Abstract:
Este trabajo de investigación consistió en la integración de fases previas para el desarrollo
de un sistema de clasificación automática de las etapas de sueño, que además
produce pulsos binaurales para disminuir las afecciones producidas por trastornos del
sueño. A estos módulos se les realizaron cambios fundamentales para el mejoramiento
de desempeño y escalabilidad del sistema.
En el entrenamiento del clasificador de etapas de sueño se utilizaron vectores de
características de las señales correspondientes a la complejidad, potencia espectral y
entropía para determinar patrones y asociarlos con las etapas de sueño. Estos vectores
de características fueron extraídos de datos de noches de sueño para un total de 60
personas sanas, provenientes de una base de datos pública. Un entrenamiento de
tipo entre-sujetos permitió adquirir suficientes datos para mejorar la precisión sin
necesidad de un estudio intra-sujeto debido a las restricciones producto de la pandemia
del virus COVID-19.
Se realizaron modificaciones en el generador de pulsos binaurales añadiendo una
pista de fondo que nos de un sonido agradable y estimule el sueño. Un proceso de
rediseño fue necesario para ser reproducidos en la computadora, esto con la motivación
de poder conectar audífonos inalámbricos buscando comodidad para el sujeto.
En la sección de experimentación estadística para la evaluación de impacto de
pulsos binaurales se solicitó apoyo a la dirección de la maestría de neuropsicología de
la Universidad del Valle. A través de este proceso se delimitó el grupo a estudiar, se
elaboró un consentimiento informado con las buenas prácticas éticas de investigación
con un humanos y el respectivo protocolo de investigación para lectura y aprobación
del Comité de Ética.
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