Modelo de deep learning basado en la arquitectura Inception para el diagnóstico de la apnea del sueño infantil mediante la señal de oximetría .
- F. Vaquerizo Villar 1
- D. Álvarez González 2
- L. Kheirandish Gozal
- G.C. Gutiérrez Tobal
- V. Barroso García 3
- Universidad de Valladolid, Valladolid, España
- F. Campo del
- D. Gozal
- Roberto Hornero Sánchez
- 1 Universidad de Valladolid, Valladolid, España
- 2 Servicio de Neumología, Hospital Universitario Río Hortega, Valladolid, España
- 3 Centro de Investigación Biomédica en Red en Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina, (CIBER-BBN), España
- Roberto Hornero Sánchez (ed. lit.)
- Jesús Poza Crespo (ed. lit.)
- Carlos Gómez Peña (ed. lit.)
- María García Gadañón (ed. lit.)
Editorial: Grupo de Ingeniería Biomédica ; Universidad de Valladolid
ISBN: 978-84-09-25491-0
Año de publicación: 2020
Páginas: 340-343
Congreso: Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica CASEIB (38. 2020. Valladolid)
Tipo: Aportación congreso
Resumen
En este estudio se evalúa la utilidad de una arquitectura deep learning basada en módulos Inception para mejorar la capacidad diagnóstica de la señal de saturación de oxígeno en sangre (SpO2) en la ayuda al diagnóstico de la apnea obstructiva del sueño (AOS) infantil. Estudios recientes demandan la aplicación de nuevas arquitecturas de deep learning que permitan solventar las limitaciones de los métodos convencionales. En este sentido, los módulos Inception permiten realizar un análisis multiescala, que es capaz de obtener una caracterización más precisa de las señales bajo estudio que otros métodos de deep learning. Nuestra propuesta consiste en la aplicación de una arquitectura Inception a la señal de SpO2 para estimar el índice de apnea-hipopnea (IAH). El modelo Inception obtenido fue validado en una base de datos compuesta por 1628 registros de SpO2 de sujetos pediátricos. El IAH estimado por el modelo Inception alcanzó un elevado rendimiento diagnóstico, mostrando un Cohen’s kappa de cuatro clases de 0.520, así como precisiones del 79.2%, 95.7% y 97.8% para los umbrales del IAH de 1, 5 y 10 eventos por hora. Además, el nuevo modelo superó la capacidad diagnóstica de dos métodos convencionales: el índice de desaturación de oxígeno del 3% y una red neuronal perceptrón multicapa entrenada en un estudio previo con características de la señal de SpO2. Estos resultados sugieren que la arquitectura Inception es capaz de obtener nueva información diagnóstica de la señal de oximetría y mejorar la estimación del IAH en el contexto de la AOS infantil.