Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/43075
Campo DC Valoridioma
dc.contributor.authorRavelo-García, Antonio G.en_US
dc.contributor.authorNavarro-Mesa, Juan L.en_US
dc.contributor.authorCasanova-Blancas, Ubayen_US
dc.contributor.authorMartin-Gonzalez, Sofiaen_US
dc.contributor.authorQuintana-Morales, Pedroen_US
dc.contributor.authorGuerra-Moreno, Ivánen_US
dc.contributor.authorCanino-Rodríguez, José M.en_US
dc.contributor.authorHernández-Pérez, Eduardoen_US
dc.contributor.otherHernandez-Perez, Eduardo-
dc.contributor.otherRavelo-Garcia, Antonio G.-
dc.date.accessioned2018-11-21T12:24:57Z-
dc.date.available2018-11-21T12:24:57Z-
dc.date.issued2015en_US
dc.identifier.issn1099-4300en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/43075-
dc.description.abstractIn this paper the permutation entropy (PE) obtained from heart rate variability (HRV) is analyzed in a statistical model. In this model we also integrate other feature extraction techniques, the cepstrum coefficients derived from the same HRV and a set of band powers obtained from the electrocardiogram derived respiratory (EDR) signal. The aim of the model is detecting obstructive sleep apnea (OSA) events. For this purpose, we apply two statistical classification methods: Logistic Regression (LR) and Quadratic Discriminant Analysis (QDA). For testing the models we use seventy ECG recordings from the Physionet database which are divided into equal-size learning and testing sets. Both sets consist of 35 recordings, each containing a single ECG signal. In our experiments we have found that the features extracted from the EDR signal present a sensitivity of 65.6% and specificity of 87.7% (auc = 85) in the LR classifier, and sensitivity of 59.4% and specificity of 90.3% (auc = 83.9) in the QDA classifier. The HRV-based cepstrum coefficients present a sensitivity of 63.8% and specificity of 89.2% (auc = 86) in the LR classifier, and sensitivity of 67.2% and specificity of 86.8% (auc = 86.9) in the QDA. Subsequent tests show that the contribution of the permutation entropy increases the performance of the classifiers, implying that the complexity of RR interval time series play an important role in the breathing pauses detection. Particularly, when all features are jointly used, the quantification task reaches a sensitivity of 71.9% and specificity of 92.1% (auc = 90.3) for LR. Similarly, for QDA the sensitivity is 75.1% and the specificity is 90.5% (auc = 91.7).en_US
dc.languageengen_US
dc.relation.ispartofEntropyen_US
dc.sourceEntropy,v. 17, p. 914-927en_US
dc.subject3307 Tecnología electrónicaen_US
dc.subject.otherApneaen_US
dc.subject.otherRecordingsen_US
dc.subject.otherAlgorithmsen_US
dc.subject.otherDynamicsen_US
dc.titleApplication of the permutation entropy over the heart rate variability for the improvement of electrocardiogram-based sleep breathing pause detectionen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/Articleen_US
dc.typeArticleen_US
dc.identifier.doi10.3390/e17030914en_US
dc.identifier.scopus84982706296-
dc.identifier.isi000352612500001-
dcterms.isPartOfEntropy-
dcterms.sourceEntropy[ISSN 1099-4300],v. 17 (3), p. 914-927-
dc.contributor.authorscopusid9634135600-
dc.contributor.authorscopusid9634488300-
dc.contributor.authorscopusid56535386000-
dc.contributor.authorscopusid16069177700-
dc.contributor.authorscopusid16069019600-
dc.contributor.authorscopusid56006394700-
dc.contributor.authorscopusid56610232000-
dc.contributor.authorscopusid9636138800-
dc.description.lastpage927en_US
dc.description.firstpage914en_US
dc.relation.volume17en_US
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaen_US
dc.type2Artículoen_US
dc.identifier.wosWOS:000352612500001-
dc.contributor.daisngid1986395-
dc.contributor.daisngid2630721-
dc.contributor.daisngid11783826-
dc.contributor.daisngid4774892-
dc.contributor.daisngid4522291-
dc.contributor.daisngid8411268-
dc.contributor.daisngid13140062-
dc.contributor.daisngid4183732-
dc.identifier.investigatorRIDL-3413-2017-
dc.identifier.investigatorRIDNo ID-
dc.utils.revisionen_US
dc.contributor.wosstandardWOS:Ravelo-Garcia, AG-
dc.contributor.wosstandardWOS:Navarro-Mesa, JL-
dc.contributor.wosstandardWOS:Casanova-Blancas, U-
dc.contributor.wosstandardWOS:Martin-Gonzalez, S-
dc.contributor.wosstandardWOS:Quintana-Morales, P-
dc.contributor.wosstandardWOS:Guerra-Moreno, I-
dc.contributor.wosstandardWOS:Canino-Rodriguez, JM-
dc.contributor.wosstandardWOS:Hernandez-Perez, E-
dc.date.coverdateEnero 2015en_US
dc.identifier.ulpgcen_US
dc.contributor.buulpgcBU-TELen_US
dc.description.sjr0,557
dc.description.jcr1,743
dc.description.sjrqQ1
dc.description.jcrqQ2
dc.description.scieSCIE
item.grantfulltextopen-
item.fulltextCon texto completo-
crisitem.author.deptGIR IDeTIC: División de Procesado Digital de Señales-
crisitem.author.deptIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.deptDepartamento de Señales y Comunicaciones-
crisitem.author.deptGIR IDeTIC: División de Procesado Digital de Señales-
crisitem.author.deptIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.deptDepartamento de Señales y Comunicaciones-
crisitem.author.deptDepartamento de Señales y Comunicaciones-
crisitem.author.deptGIR IDeTIC: División de Procesado Digital de Señales-
crisitem.author.deptIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.deptDepartamento de Señales y Comunicaciones-
crisitem.author.deptGIR IDeTIC: División de Ingeniería de Comunicaciones-
crisitem.author.deptIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.deptDepartamento de Señales y Comunicaciones-
crisitem.author.deptGIR IDeTIC: División de Procesado Digital de Señales-
crisitem.author.deptIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.deptDepartamento de Señales y Comunicaciones-
crisitem.author.deptGIR IDeTIC: División de Procesado Digital de Señales-
crisitem.author.deptIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.deptDepartamento de Señales y Comunicaciones-
crisitem.author.orcid0000-0002-8512-965X-
crisitem.author.orcid0000-0003-3860-3424-
crisitem.author.orcid0000-0002-5001-9223-
crisitem.author.orcid0000-0001-8462-8855-
crisitem.author.orcid0000-0003-4350-6223-
crisitem.author.orcid0000-0001-7473-5454-
crisitem.author.parentorgIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.parentorgIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.parentorgIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.parentorgIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.parentorgIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.parentorgIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.fullNameRavelo García, Antonio Gabriel-
crisitem.author.fullNameNavarro Mesa, Juan Luis-
crisitem.author.fullNameMartín González, Sofía Isabel-
crisitem.author.fullNameQuintana Morales, Pedro José-
crisitem.author.fullNameGuerra Moreno, Ivan Daniel-
crisitem.author.fullNameCanino Rodríguez, José Miguel-
crisitem.author.fullNameHernández Pérez, Eduardo-
Colección:Artículos
miniatura
Adobe PDF (375,26 kB)
Vista resumida

Citas SCOPUSTM   

45
actualizado el 24-mar-2024

Citas de WEB OF SCIENCETM
Citations

38
actualizado el 25-feb-2024

Visitas

163
actualizado el 29-abr-2023

Descargas

145
actualizado el 29-abr-2023

Google ScholarTM

Verifica

Altmetric


Comparte



Exporta metadatos



Los elementos en ULPGC accedaCRIS están protegidos por derechos de autor con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.