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Dissertação

ACQUISITION SYSTEM FOR AUTOMATIC SLEEP IDENTIFICATION: The Algorithm The Algorithm EVALUATED

Detalhes: O objectivo desta tese consiste no desenvolvimento de uma ferramenta computacional capaz de automaticamente detectar a fase REM do sono (do inglês "Rapid Eye Movement") através do processamento de sinais fisiológicos adquiridos: electro-miograma (EMG), electro-encefalograma (EEG) e electro-oculograma (EOG). A identificação e classificação do sono são áreas de interesse de grande relevância no campo das neurociências, não só pelos parâmetros de sono capazes de dar informação relevante para identificação e estudo de patologias, mas também pela identificação dos estados de sono e avaliação da sua função. Apesar do recente desenvolvimento de diferentes abordagens, a actual classificação das fases do sono ainda encontra reconhecimento a nível mundial maioritariamente pela avaliação visual de hipnogramas segundo as regras de Rechtschaffen & Kales, sendo esta uma tarefa extremamente difícil e demorada, executada por experientes avaliadores. Dado que os critérios de identificação podem ser objectivamente descritos, podem também ser usados como premissas numa ferramenta matemática, descritos como condições booleanas. Neste contexto, o projecto executado, um detector automático da fase REM do sono, tem grande importância na redução dos custos e tempo envolvido na análise do sono, aumentando subsequentes análises estatísticas. Para este objectivo um sistema de aquisição de sinais biológicos foi desenvolvido. Este sistema adquire sinais de EMG, EEG e EOG com parâmetros adequados, processando os dados em tempo real de acordo com critérios característicos do sono REM, tanto no domínio da frequência como no tempo, exportando o resultado de cada época de 30 segundos num vector de probabilidade de fase REM.
Keywords: Estado REM do sono, EEG, EMG, EOG, detecção automática e em tempo real da fase REM do sono

Discussão: dezembro 3, 2007, 11:30