Desarrollo de un software para la detección de crisis convulsivas mediante la señal de un sensor de fotopletismografía

Abstract

En este trabajo se presenta el desarrollo de un software para la detección de crisis convulsivas mediante fotopletismografía, empleando el brazalete Empatica E4 para la obtención de las señales. Éstas se analizan como series temporales utilizando un método de entrenamiento de características de audio y uno de entrenamiento de parámetros HRV para comparar sus resultados. Se inicia con el procesamiento de las señales antes de extraer sus características relevantes e ingresarlas a entrenamiento con redes neuronales. La validación del software se realiza ingresando 4 segmentos de señal que contienen eventos epilépticos y 4 que no los contienen. Finalmente, los resultados indican que la detección de un evento epiléptico se efectúa con una precisión de 87.5% cuando se utiliza el modelo de entrenamiento de características de audio, mientras que utilizando el método de entrenamiento de parámetros HRV se alcanza una precisión de 37.5%.