Programa del congreso
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Resumen diario |
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Vi-P3: Sesión de pósteres III Lugar: Zona pósteres | |
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Detección automática de actividad EMG diafragmática mediante redes neuronales profundas: de la simulación a datos clínicos 1: Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) - Institut de Bioenginyeria de Catalunya (IBEC), España; 2: Biomedical Research Networking Centre in Bioengineering, Biomaterials and Nanomedicine (CIBER-BBN); 3: Facultad de Ingeniería, Universidad Latina de Panamá; 4: Department of Pulmonary Diseases and Home Mechanical Ventilation, University of Groningen, The Netherlands Este estudio presenta un método basado en redes neuronales convolucionales (CNN) para la detección automática de la actividad electromiográfica diafragmática (EMGdi) en pacientes con EPOC sometidos a ventilación mecánica no invasiva. El modelo se entrena con señales simuladas que incorporan variabilidad realista y diferentes niveles de ruido, generando etiquetas difusas para el aprendizaje supervisado. Posteriormente, se valida con datos clínicos de pacientes, mostrando una reducción significativa de los errores en la identificación de inicios y finales de la actividad respiratoria frente a un detector convencional. La mejora en precisión facilita una caracterización más fiable de la sincronía paciente–ventilador y abre la posibilidad de integrar sistemas de monitorización automatizada en tiempo real, con potencial para optimizar la eficacia de las terapias respiratorias personalizadas. | |