Examinando por Materia "Depresión"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Sistema para la detección de la depresión a partir del procesamiento, análisis y reconocimiento de patrones en señales fisiológicas
    (Universidad EIA, 2023) Alzate Márquez Mateo; Torres Villa, Róbinson
    RESUMEN: se propone la creación de un sistema para la detección de la depresión, basado en la adquisición y procesamiento de señales de ECG y PPG, seguido por el desarrollo de un algoritmo para la clasificación y detección de patrones. El objetivo principal es lograr una clasificación precisa de un individuo en un grupo de depresión o no depresión, logrando en última instancia la detección correcta del problema mencionado. Esto se logró mediante el análisis de un conjunto de variables fisiológicas tomadas de las señales de PPG y ECG, utilizando un protocolo experimental llamado 'script-driven imagery' adaptado al paradigma actual, aplicado a individuos del Centro Médico de Alta Especialidad del Bajío T1 en León, México. Las variables utilizadas incluyen la variabilidad de la frecuencia cardíaca, el tiempo de tránsito del pulso, la frecuencia cardíaca, la señal de respiración, la coherencia fisiológica de cada una y el índice de coherencia global, así como otras variables relacionadas con la frecuencia seleccionadas en función de una revisión bibliográfica. Posteriormente, se desarrolló un programa en Python para el procesamiento y obtención de los valores de las variables mencionadas para su posterior uso en un código de aprendizaje automático. Se realizó una prueba con un modelo de aprendizaje automático múltiple para determinar que el algoritmo de clasificación binaria que mostró el mejor rendimiento fue un Bosque Aleatorio, con una sensibilidad y precisión del 76% para el grupo de validación, aunque se lograron porcentajes más altos con grupos más pequeños de individuos. También se llevó a cabo una revisión del rendimiento de las mejores características en el algoritmo para identificar qué variables pueden tener un mayor impacto al intentar detectar un estado depresivo en un individuo.