Análisis y desarrollo de métodos para la detección de apneas en electrocardiograma

El proyecto nace de la necesidad de ofrecer un método de análisis de apneas por somnolencia que pueda ser utilizado con señales biológicas adquiridas sin contacto, como por ejemplo el ECG. Obtener señales biológicas con sensores sin contacto es muy importante en la monitorización de conductores, ya que la somnolencia al volante es una de las causas de accidente de tráfico más frecuentes, según el último estudio de la DGT. La apnea es un indicador de que el usuario tiene síntomas de cansancio y por ello, en este proyecto, se hace un estudio de variabilidad de señales derivadas del ECG para detectar zonas de fatiga y después caracterización morfológica de la apnea para localizarlas en las regiones de fatiga.

El projecte neix de la necessitat d'oferir un mètode d'anàlisi d'apnees per somnolència que pugui ser utilitzat amb senyals biològics adquirits sense contacte, com per exemple el ECG. Obtenir senyals biològics amb sensors sense contacte és molt important en el monitoratge de conductors, ja que la somnolència al volant és una de les causes d'accident de trànsit més freqüents, segons l'últim estudi de la DGT. L'apnea és un indicador de que l'usuari té símptomes de somnolència i per això, en aquest projecte, es fa un estudi de variabilitat de senyals derivats del ECG per detectar zones de fatiga i després caracterització morfològica de l'apnea per localitzar-les a les regions de fatiga.

This project was developed in order to achieve a method to analyze the presence of apneas due to drowsiness using physiological, i.e. Electrocardiography (ECG), data acquired with contactless sensors. To obtain physiological data with contactless sensors is the main objective in the drowsiness detection in real scenario field. Drowsiness while driving is one of the most frequent cause of accident according to the last DGT studies. Apnea pattern is a direct indicia of drowsiness while doing complex tasks as driving. This project is focused on the study of the influence of these pattern on ECG variability in order to detect fatigue stages on this signal by the morphologic characterization of the apneas relates to fatigue stages.