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Detecção de apneia através de wavelets e redes neurais

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Detecção de apneia através de wavelets e redes neurais

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Título Detecção de apneia através de wavelets e redes neurais
Autor Zaniol, Cristina
Orientador Varriale, Maria Cristina
Data 2016
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Matemática. Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada.
Assunto Redes neurais
Transformadas de fourier
Transformadas de wavelets
Resumo A apneia é um Distúrbio Respiratório do Sono com grande incidência, estimando-se que esteja presente em 13% dos homens e 6% das mulheres nos Estados Unidos. Correlacionados com a apoeia, estão a obesidade, a diabete mellitus e, principalmente, algumas doenças cardíacas. No Brasil ainda há poucas pesquisas, possivelmente pelo difícil acesso e pelo alto custo das Polissonografias. Neste trabalho são analisados alguns sinais de Polissonografia, como o Eletrocardiograma, a Saturação do Oxigênio no Sangue, o Flu.xo Respiratório e o Esforço Respiratório. Mostramos como a Transformada Wavelet Discreta e as Redes Nemais constituem ferramentas matemáticas computacionais que possibilitam a extração de características e a classificação, servindo de suporte ao diagnóstico utilizado at ualmente.
Abstract Apnea is a highly incident Sleep-Disordered Breathing, which a icts roughly 13% of men and 6% of the women in the USA. It is also found a few correlations with other diseases, like obesity, diabetes mellitus and, especially, certain cardiac diseases. In Brazil, there are few studies, possibly due to the di cult access and the cost of Polysomnography. In this study, we analyzed some signals of Polysomnography, as the electrocardiogram, the oxygen saturation, the respiratory ow and respiratory e ort. We show how the Discrete Wavelet Transform and Neural Network may be applied as computational mathematical tools that enable feature extraction and classi cation, serving to support the diagnosis currently used.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/143081
Arquivos Descrição Formato
000994783.pdf (3.557Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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