Programa del congreso
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Resumen diario |
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Ju-S5.1-PSB2: Procesado de señales biomédicas (II) Lugar: Salón de Actos Presidente de la sesión: Raimon Jané Campos Presidente de la sesión: Eduardo Gil Herrando | |
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15:45 - 16:00
Detección y Cuantificación del Sueño Tranquilo en Neonatos: Desarrollo de una Aplicación Interactiva para la Revisión Clínica de aEEG 1: Universitat Rovira i Virgili, Departamento de Ingeniería Mecánica, España; 2: NeuroÈpia, Institut d’Investigació Sanitària Pere Virgili, España; 3: Hospital Sant Joan de Reus, Departamento de Neurofisiología Clínica, España; 4: Universitat Politècnica de Catalunya, Departamento de Ingeniería Mecánica, España El análisis de las fases de sueño neonatal constituye una herramienta clave para evaluar la maduración cerebral, pero la interpretación de registros de aEEG continúa siendo un proceso altamente dependiente del experto clínico. Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema semiautomático de detección de fases de sueño NREM en aEEG, implementado en MATLAB e integrado en una aplicación interactiva que permite la visualización y validación en tiempo real. La metodología incluyó el preprocesamiento de registros obtenidos en la UCIN, la definición de señales auxiliares y el diseño de un algoritmo basado en criterios fisiológicos para identificar inicio, final y duración de cada fase. Las anotaciones clínicas realizadas por un neurofisiólogo experto sirvieron como referencia para evaluar el desempeño del sistema mediante métricas de concordancia y precisión temporal. Los resultados mostraron una elevada concordancia entre el algoritmo y las anotaciones manuales, con un desempeño especialmente robusto en neonatos de menos de 37 semanas de edad postmenstrual. No se observó, sin embargo, una correlación significativa entre la duración de las fases NREM y la edad postmenstrual, lo que sugiere que la duración como único parámetro no constituye un marcador fiable de maduración. El análisis de casos clínicos particulares evidenció que la cuantificación objetiva de la arquitectura del sueño permite identificar patrones atípicos asociados a condiciones específicas, reforzando el potencial del sistema como marcador biológico.
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