Aplicación de Técnicas de Aprendizaje de Máquinas para la Detección de Husos Sigma en Señales de Sueño

El estudio de señales de sueño es de gran importancia para evaluar la calidad del sueño de los individuos y para investigar las funciones que éste realiza. En ese sentido, resulta interesante desarrollar métodos automáticos que analicen las señales de sueño, ya que en la actualidad dicho análisis es desarrollado generalmente por un experto, lo que resulta tedioso, debido a la longitud de los registros. Dentro del análisis que se puede realizar a las señales de sueño, está la detección de husos sigma (HS), que corresponden a un patrón particular que aparece en el electro encéfalo grama durante las fases 2, 3 y 4 de estado conocido como sueño quieto. El principal objetivo de este trabajo es desarrollar un sistema capaz de detectar automáticamente candidatos de HS en señales de sueño. Se desea que el sistema sea comparable con la salida de los módulos 1 y 2 de un sistema implementado por Leonardo Causa en el Departamento de Ingeniería Eléctrica, los cuales utilizan la potencia espectral de tres bandas de frecuencia, la transformada de Hilbert-Huang, la descomposición modal empírica y criterios difusos para llevar a cabo la detección. El sistema planteado en este trabajo utiliza una novedosa herramienta llamada gráficos de recurrencia. Dicha herramienta permite construir, a partir de un trozo de la señal del sueño, un gráfico en dos dimensiones, el cual describe la periodicidad de dicho trozo. Luego, mediante mediciones a este gráfico, es posible extraer características numéricas que describen ciertas propiedades de aquel trozo de la señal. Además de las características deducidas del gráfico se agregan otras, obtenidas directamente del segmento de señal y relacionadas con otros atributos de los HS, como su duración y magnitud. Todos estos atributos se combinan mediante una red neuronal, la cual determina si el trozo sobre el cual se calcularon los atributos corresponde o no a un huso sigma. Así, se plantea el problema de detección de HS como un problema de clasificación. Se dividen los datos en tres conjuntos: entrenamiento, validación y prueba. El conjunto de entrenamiento y validación es utilizado en principio para desarrollar el método planteado, determinado cuáles de sus variantes entregan mejores resultados. Posteriormente, los parámetros de este sistema se ajustan utilizando los mismos conjuntos de validación y entrenamiento, evaluando el desempeño del sistema frente a diferentes combinaciones de parámetros. Luego, estos mismos conjuntos de entrenamiento y validación son utilizados para entrenar el modelo. Posteriormente se utiliza el conjunto de prueba para comparar el desempeño del sistema implementado en este trabajo con el desempeño de los módulos 1 y 2 del sistema original. Los resultados sobre el conjunto de prueba, el cual incluye cuatro pacientes, muestran un desempeño similar entre ambos sistemas. El sistema planteado obtiene una tasa de verdaderos positivos (TPR) de 80,8% y una tasa de falsas detecciones (FDR) de 81,9%. El sistema original obtiene una TPR de 79,5% y una FDR de 85,7%. Se observa que una sección en la mitad de la curva ROC (acrónimo de Receiver Operator Characteristic), calculada para el sistema implementado, es estrictamente mejor que los módulos 1 y 2 del sistema original, para los datos utilizados. Es posible que un híbrido de ambos métodos de origen a un método de mejor desempeño, ya que la información aportada por cada método parece ser complementaria. Se define, por ende, un método apropiado de detección de HS. Algunas de las características introducidas por este método resultan bastante adecuadas para este problema, por lo que podrían ser usadas y mejoradas en futuras investigaciones.