Estudo comparativo de técnicas de redes neurais e análise de variáveis canônicas para detecção automática de complexos K e fusos do sono em EEG

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2007
Autor(a) principal: Mendonça, George Araújo
Orientador(a): Azevedo, Fernando Mendes de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Florianópolis, SC
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/90454
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.
id UFSC_365b66a328059f3c0d415a76a851cbfa
oai_identifier_str oai:repositorio.ufsc.br:123456789/90454
network_acronym_str UFSC
network_name_str Repositório Institucional da UFSC
repository_id_str
spelling Universidade Federal de Santa CatarinaMendonça, George AraújoAzevedo, Fernando Mendes de2012-10-23T10:47:39Z2012-10-23T10:47:39Z20072007192952http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/90454Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.O estagiamento do sono é uma tarefa fundamental no diagnóstico de vários distúrbios relacionados ao sono. Sua execução, no entanto, é um trabalho que requer um grande dispêndio temporal por parte do especialista. Para contornar este problema, vários sistemas de estagiamento automático do sono têm sido propostos. A detecção de padrões específicos de certos estágios do sono é uma etapa fundamental nesses sistemas. Desta forma, este trabalho apresenta a comparação de duas metodologias propostas para detecção de complexos K e fusos do sono em sinais de EEG, com o intuito de auxiliar o estagiamento automático do sono em humanos. A primeira abordagem diz respeito à detecção desses padrões por meio de redes neurais artificiais (RNA), enquanto que a segunda trata de identificar tais padrões por meio da análise de variáveis canônicas (AVC). As duas metodologias, no entanto, são bastante similares e ambas fazem uso da transformada de Fourier e da transformada wavelet durante a extração dos parâmetros que compõem o vetor de características dos sinais de EEG, os quais servem de entrada para as RNA e AVC. Para averiguar qual a metodologia mais adequada em se tratando de discriminar complexos K e fusos do sono arquitetou-se um procedimento de testes para cada método utilizado. O método baseado em RNA obteve uma sensibilidade de 78,94%, e especificidade de 98,28%. Já a metodologia fundamentada em AVC alcançou valores de 66,79% e 98,33% para sensibilidade e especificidade, respectivamente.xxvii, 133 p.| il., tabs., grafs.porFlorianópolis, SCEngenharia eletricaProcessamento de sinaisRedes neurais (Computação)EletroencefalografiaSonoAvaliaçãoWavelets (Matemática)Estudo comparativo de técnicas de redes neurais e análise de variáveis canônicas para detecção automática de complexos K e fusos do sono em EEGinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL192952.pdfapplication/pdf2184885https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/90454/1/192952.pdf972aba6ffe83d0b7ea54ce58393e5a13MD51TEXT192952.pdf.txt192952.pdf.txtExtracted Texttext/plain280379https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/90454/2/192952.pdf.txtc38c9092bb4528f8b34bbcfa8e70e212MD52THUMBNAIL192952.pdf.jpg192952.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg707https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/90454/3/192952.pdf.jpg673eb773a1c9a281ec2c260b6a341261MD53123456789/904542013-05-01 19:43:04.655oai:repositorio.ufsc.br:123456789/90454Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732013-05-01T22:43:04Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Estudo comparativo de técnicas de redes neurais e análise de variáveis canônicas para detecção automática de complexos K e fusos do sono em EEG
title Estudo comparativo de técnicas de redes neurais e análise de variáveis canônicas para detecção automática de complexos K e fusos do sono em EEG
spellingShingle Estudo comparativo de técnicas de redes neurais e análise de variáveis canônicas para detecção automática de complexos K e fusos do sono em EEG
Mendonça, George Araújo
Engenharia eletrica
Processamento de sinais
Redes neurais (Computação)
Eletroencefalografia
Sono
Avaliação
Wavelets (Matemática)
title_short Estudo comparativo de técnicas de redes neurais e análise de variáveis canônicas para detecção automática de complexos K e fusos do sono em EEG
title_full Estudo comparativo de técnicas de redes neurais e análise de variáveis canônicas para detecção automática de complexos K e fusos do sono em EEG
title_fullStr Estudo comparativo de técnicas de redes neurais e análise de variáveis canônicas para detecção automática de complexos K e fusos do sono em EEG
title_full_unstemmed Estudo comparativo de técnicas de redes neurais e análise de variáveis canônicas para detecção automática de complexos K e fusos do sono em EEG
title_sort Estudo comparativo de técnicas de redes neurais e análise de variáveis canônicas para detecção automática de complexos K e fusos do sono em EEG
author Mendonça, George Araújo
author_facet Mendonça, George Araújo
author_role author
dc.contributor.pt_BR.fl_str_mv Universidade Federal de Santa Catarina
dc.contributor.author.fl_str_mv Mendonça, George Araújo
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Azevedo, Fernando Mendes de
contributor_str_mv Azevedo, Fernando Mendes de
dc.subject.classification.pt_BR.fl_str_mv Engenharia eletrica
Processamento de sinais
Redes neurais (Computação)
Eletroencefalografia
Sono
Avaliação
Wavelets (Matemática)
topic Engenharia eletrica
Processamento de sinais
Redes neurais (Computação)
Eletroencefalografia
Sono
Avaliação
Wavelets (Matemática)
description Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção.
publishDate 2007
dc.date.submitted.pt_BR.fl_str_mv 2007
dc.date.issued.fl_str_mv 2007
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2012-10-23T10:47:39Z
dc.date.available.fl_str_mv 2012-10-23T10:47:39Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/90454
dc.identifier.other.pt_BR.fl_str_mv 192952
identifier_str_mv 192952
url http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/90454
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv xxvii, 133 p.| il., tabs., grafs.
dc.publisher.none.fl_str_mv Florianópolis, SC
publisher.none.fl_str_mv Florianópolis, SC
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSC
instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron:UFSC
instname_str Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron_str UFSC
institution UFSC
reponame_str Repositório Institucional da UFSC
collection Repositório Institucional da UFSC
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/90454/1/192952.pdf
https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/90454/2/192952.pdf.txt
https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/90454/3/192952.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 972aba6ffe83d0b7ea54ce58393e5a13
c38c9092bb4528f8b34bbcfa8e70e212
673eb773a1c9a281ec2c260b6a341261
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
repository.mail.fl_str_mv sandra.sobrera@ufsc.br
_version_ 1851759042043576320