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http://hdl.handle.net/10362/24100| Título: | SLEEPS – Um Software para a Classificação Automática dos Estágios do Sono usando a Variação do Ritmo Cardíaco |
| Autor: | Mendes, Luís Filipe da Silva |
| Orientador: | Batista, Arnaldo Ortigueira, Manuel |
| Palavras-chave: | ECG HRV Estágios de Sono Classificação SLEEPS |
| Data de Defesa: | 2015 |
| Resumo: | O sono é um estado inconsciente, caracterizado por processos fisiológicos complexos e com uma estrutura organizada, tendo um papel muito importante nos mecanismos de regulação e de produção hormonal. É um estado natural recorrente do organismo, fundamental para a recuperação física e mental. A má qualidade do sono de um modo geral está relacionada com inúmeras desordens do sono e com a diminuição de funções cognitivas. O interesse no estudo do sono ganhou relevância nas últimas décadas, devido ao aumento das patologias associadas à má qualidade do sono. O diagnóstico médico baseado no estudo do sono é feito com recurso a um exame polissonográfico, exigindo um grande dispêndio de recursos técnicos e económicos, pelo que não é um exame acessível à maioria da população. Métodos como o electrocardiograma, que consiste num conjunto de sensores muito mais reduzido que a polissonografia, permitem obter informações úteis sobre os padrões de sono dos pacientes, estudando os efeitos do sistema nervoso autónomo na regulação do ritmo cardíaco. Este trabalho pretende contribuir para o desenvolvimento de uma ferramenta de classificação do sono (SLEEPS – Sleep Stager v1.0), baseada na análise de medidas temporais, espectrais e não lineares da variação do ritmo cardíaco, às quais são aplicadas métodos de classificação automática dos estágios do sono, com dados de treino previamente adquiridos. Os resultados mostraram que a viabilidade de um sistema de classificação automática do sono deve ser considerada num futuro próximo. |
| URI: | http://hdl.handle.net/10362/24100 |
| Designação: | Mestrado em Engenharia Biomédica |
| Aparece nas colecções: | FCT: DF - Dissertações de Mestrado |
Ficheiros deste registo:
| Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| Mendes_2015.pdf | 3,79 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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