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Professor Advisordc.contributor.advisorEstévez Valencia, Pablo
Professor Advisordc.contributor.advisorAdams, Martin
Authordc.contributor.authorRamírez Fuentes, Edgardo Enrique
Associate professordc.contributor.otherOrchard Concha, Marcos
Associate professordc.contributor.otherSalas Fuentes, Rodrigo
Associate professordc.contributor.otherRuz Heredia, Gonzalo
Admission datedc.date.accessioned2025-07-08T17:09:48Z
Available datedc.date.available2025-07-08T17:09:48Z
Publication datedc.date.issued2025
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/205671
Abstractdc.description.abstractLos husos de sueño (HS) son eventos con frecuencias entre 11 y 16 Hz, observables en registros electroencefalográficos durante la etapa N2 del sueño no-REM. Estos patrones están asociados a procesos de consolidación de la memoria y aprendizaje, y su alteración puede relacionarse con trastornos del sueño y neuropsiquiátricos. En esta tesis se propone un detector no-supervisado de HS basado en aprendizaje de diccionario, denominado Unsupervised Sleep Spindle Detector (USSD). Se desarrolla un método de umbral adaptativo no-supervisado, fundamentado en que la distribución de las longitudes de los HS sigue una distribución de Poisson, lo que permite adaptarse a distintos conjuntos de EEG en forma automática. USSD obtuvo F1-score de 0.72 ± 0.04 y 0.72 ± 0.03 en las bases MASS-SS2 e INTA-UCH, respectivamente, superando a los modelos no-supervisados A7 y LUNA. Aplicando un ajuste fino con el 20 % de datos etiquetados, el desempeño mejoro a 0.78 ± 0.06 y 0.75 ± 0.05, respectivamente. Los HS detectados por USSD en la base de datos no-etiquetada CAP se usaron para pre-entrenar un modelo supervisado de aprendizaje profundo, y aplicando un ajuste fino con el 20% de la base de datos MODA se alcanzó un F1-score de 0.81 ± 0.02.es_ES
Patrocinadordc.description.sponsorshipEste trabajo ha sido parcialmente financiado por : ANID/ Doctorado Becas Chile/2018—21181277, FCFM/Becas EPEC 2022, Instituto Milenio en Ingenier´ıa e Inteligencia Artificial para la Salud ICN2021-004, Basal Funding for Scientific and Technological Center of Excellence, IMPACT #FB 210024 and FONDECYT 1220829, ANID/Programa de Investigación Asociativa (PIA) AFB230001 y ANID/FONDECYT 1231658.es_ES
Lenguagedc.language.isoeses_ES
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
Títulodc.titleDetector no-supervisado de husos de sueñoes_ES
Document typedc.typeTesises_ES
dc.description.versiondc.description.versionVersión original del autores_ES
dcterms.accessRightsdcterms.accessRightsAcceso abiertoes_ES
Catalogueruchile.catalogadorchbes_ES
Departmentuchile.departamentoDepartamento de Ingeniería Eléctricaes_ES
Facultyuchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES
uchile.carrerauchile.carreraIngeniería Civil Eléctricaes_ES
uchile.gradoacademicouchile.gradoacademicoDoctoradoes_ES
uchile.notadetesisuchile.notadetesisTesis para optar al grado de Doctor en Ingeniería Eléctricaes_ES


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