[en] Sleep disorders a ect a signi cant part of our population causing problems that go from daytime sleepiness to severe, life-threatening conditions. Fortunately, physicians can diagnose them and propose a treatment after analyzing the data recorded with a sleep study. The most common one is polysomnography. Neurophysiological signals are recorded during sleep and later analyzed by experts. The goal is the characterization of sleep macro and microstructure to compare it against regular and abnormal sleep characterization, leading to the identi cation of several sleep disorders. The problem is that this task is complex and tedious because it involves many data. The analysis of a single patient's night data can take several hours even for an expert. Undoubtedly, this time limits the capacity of sleep centers, being the de facto bottleneck of these medical units. This thesis addresses this problem. The purpose is to develop algorithms that analyze the signals automatically, discharging the responsibility from the expert. Thus, the expert would only expend time in the diagnosis and development of treatment plans. We propose methods for the classi cation of sleep stages and the detection of sleep events. We also present the validation of one of our algorithms and the construction of an API, intended to facilitate the use of our methods. In this thesis, we use arti cial intelligence to meet our goals. With feature extraction and machine learning, we detect two sleep micro-events: arousals and sleep spindles. For the former, we also propose a method using pattern matching. To classify the sleep stages, we mainly rely on deep learning methods

[es] Los trastornos del sueño afectan a una parte signifiativa de la población, causando problemas que van desde la somnolencia diurna a condiciones severas que amenazan la supervivencia. Afortunadamente, los expertos médicos pueden diagnosticarlos y proponer un tratamiento despules de analizar los datos registrados con un estudio del sueño. El más común de estos estudios es la polisomnografía. Durante el sueño, se registran las señales neurosiológicas del paciente y, posteriormente, las estudian y analizan los expertos. El objetivo es caracterizar la macro estructura y la microestructura del sueño. Comparando la caracterización con las de un sueño normal y los afectados por trastornos, se puede identificar la patología del paciente. El problema de esta aproximación es que la caracterización es una tarea compleja y tediosa, con una duración de horas incluso para el experto entrenado. Indudablemente, la duración de esta tarea limita la capacidad de las unidades de sueño, siendo el principal cuello de botella. En esta tesis desarrollamos algoritmos que analizan las señales automáticamente, solucionando este problema. Evitamos que el tiempo del experto se consuma en el análisis para que lo pueda enfocar en la diagnosis y en la propuesta de tratamiento. Proponemos métodos para la clasificación de las fases de sueño y la detección de eventos de sueño, cubriendo así la caracterización de la macro y microestructura del sueño. También presentamos la validación de uno de nuestros algoritmos, que se utilizó en un entorno real, y la construcción de una API, pensada para facilitar el uso de nuestros algoritmos. En esta tesis utilizamos inteligencia artificial para conseguir nuestras metas. Con extracción de características y aprendizaje máquina detectamos dos eventos de la microestructura del sueño: despertares y husos de sueño. Para el primero también incluimos un método basado en el reconocimiento de patrones. Para la clasificación de las fases del sueño utilizamos modelos de aprendizaje profundo, en concreto redes convolucionales.