Publicação
SleepLab V.2.0: plataforma integrada de teste de algoritmos para classificação não supervisionada do sono
| dc.contributor.advisor | Batista, Arnaldo | |
| dc.contributor.advisor | Ortigueira, Manuel | |
| dc.contributor.author | Fernandes, Nuno Gonçalo Pacheco | |
| dc.date.accessioned | 2012-07-20T09:13:30Z | |
| dc.date.available | 2012-07-20T09:13:30Z | |
| dc.date.issued | 2011 | |
| dc.description | Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica | por |
| dc.description.abstract | O sono é definido como um estado inconsciente a partir do qual uma pessoa pode ser despertada por estímulos sensoriais ou outros. Como tal, é um processo fisiológico bem estruturado e organizado sendo visto como uma ferramenta fundamental no diagnóstico e investigação de distúrbios neurológicos. A maioria dos conhecimentos dos ritmos do sono obteve-se através da polissomnografia onde é registada uma sucessão de ondas cerebrais cíclicas de diferentes amplitudes e frequências, movimentos oculares e mudanças de tónus muscular. Assim, a classificação do sono é efectuada com base na inspecção visual do sinal electroencefalográfico rotulando-se cada época como um estado, sendo um processo demorado e dispêndioso. Este projecto é uma contribuição para a classificação automática do sono. Para tal, foi desenvolvida uma plataforma (SleepLab v.2.0), onde é possível efectuar o carregamento do sinal electroencefalográfico proveniente de alguns dos eléctrodos ou derivação recomendada pela AASM ou à escolha do utilizador, executando-se depois uma classificação automática do sono através da distância de Itakura-Saito e de Itakura e a detecção de fusos através da aplicação da Transformada Wavelet Contínua. Assim, quanto maior for a distância entre a época em análise e o template Acordado, num estado mais profundo do sono estará o paciente. Com este trabalho pretende-se contribuir para o desenvolvimento de uma ferramenta capaz de classificar o sono sem supervisão, evitando-se o dispêndio de tempo em tal tarefa e obtendo-se uma eficácia superior em relação às existentes actualmente. Posto isto, a plataforma existente alia o campo da medicina do sono à investigação científica, permitindo uma visualização de sinais em intervalos de tempo à escolha, análise de sinais unipolares ou de derivações e ainda estudo de neuropatologias que são identificáveis com o sono. Como tal, trata-se de uma plataforma de desenvolvimento aberta a novas adições em termos de algoritmos e opções | por |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10362/7519 | |
| dc.language.iso | por | por |
| dc.publisher | Faculdade de Ciências e Tecnologia | por |
| dc.subject | Classificação do sono | por |
| dc.subject | Distância de Itakura | por |
| dc.subject | Distância de Itakura-Saito | por |
| dc.subject | Electroencefalograma | por |
| dc.subject | Transformada wavelet | por |
| dc.title | SleepLab V.2.0: plataforma integrada de teste de algoritmos para classificação não supervisionada do sono | por |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | por |
| rcaap.type | masterThesis | por |