Estudo comparativo de técnicas de redes neurais e análise de variáveis canônicas para detecção automática de complexos K e fusos do sono em EEG
| Ano de defesa: | 2007 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
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Florianópolis, SC
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| 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. |
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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 |
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