Skip to content

MINERÍA DE DATOS APLICADA A LA DETECCIÓN DE CRISIS EPILÉPTICAS - GII18.13

License

Notifications You must be signed in to change notification settings

jlgarridol/TFG-SmartBeds

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

SmartBeds

Website ubu.joselucross.com made-with-python made-with-latex GitHub license GitHub top language Code Climate maintainability

MINERÍA DE DATOS APLICADA A LA DETECCIÓN DE CRISIS EPILÉPTICAS

Trabajo de fin de grado, del grado de Ingeniería Informática en la Universidad de Burgos

Tutores: Álvar Arnaiz González y José Francisco Diez Pastor


Resumen

La epilepsia es una enfermedad que provoca crisis repentinas con convulsiones violentas y pérdidas del conocimiento. Ante estas situaciones es necesario suministrar unos primeros auxilios, sin embargo, durante las sesiones nocturnas es difícil detectar y tratar a tiempo estas crisis que pueden provocar daños graves a los pacientes que sufren esta enfermedad.

En este trabajo se investiga, a partir de datos reales provenientes de sensores en un colchón, métodos que puedan detectar situaciones de crisis en tiempo real de tal manera que se puedan suministrar las atenciones necesarias con la mayor celeridad posible.

Además de esto se ha creado una API REST y una página web que permite la gestión de camas (adición, borrado, edición), así como mostrar el estado actual de los sensores y las probabilidades de que el paciente esté sufriendo una crisis.

Abstract

Epilepsy is a disease whose symptoms are violent seizures and fainting. In that's situations is necessary to apply first aid, but, overnight is difficult to detect and treat in time these crisis. That can cause serious damage to the patients.

In this paper is researched, based on real data from sensors in a mattress, methods which can detect seizures in real time in such a way that caregivers can supply first aids as soon as possible.

In addition, it has been created a REST API and a web that allows the management of beds (creation, modification and elimination) as well as showing the current status of the sensors and the probabilities that the patient is suffering a crisis.