Aplicación del Aprendizaje Profundo a la clasificación de estados de sueño

Abstract

[Resumen] La clasificación automática de los estados del sueño es una tarea compleja basada en el análisis de señales electrofisiológicas. Este trabajo explora la posibilidad de realizar dicha clasificación mediante modelos de Aprendizaje Profundo que extraigan información a partir de imágenes que contienen las formas de onda de las señales, imitando la forma en la que los humanos realizan la clasificación. Los resultados obtenidos son alentadores ya que se consiguen valores de rendimiento próximos a los de trabajos similares.

[Abstract] The automatic classification of sleep stages is a complex task based on the analysis of electrophysiological signals. This work explores the possibility to use Deep Learning models that extract information from images containing the waveforms of the signals, imitating the way humans perform the classification. The results obtained are encouraging as the performance values are close to those of similar works.