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Dissertação

{en=Activity Characterization from Actimetry Sensor Data for Sleep Disorders Diagnosis} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=A actividade humana (AH) é um dos indicadores mais importantes para avaliar o estado sono/vigília e para estimar o ciclo circadiano. A sua definição e medição exactas são muito difíceis de realizar, sendo que normalmente apenas se conhece uma versão indirecta adquirida com um actigrafo, que é essencialmente um acelerómetro tri-axial. Nesta tese, o sinal proveniente do actigrafo vai ser processado estatisticamente e considerado como sendo uma observação de uma variável desconhecida, a actividade. O sinal da actividade é então correlacionado com os dados obtidos através de um diário de sono electrónico, para estimar o estado sono/vigília e identificar padrões anormais no ciclo circadiano. No seguimento deste trabalho foi desenvolvido um diário de sono electrónico, implementável em telemóvel, com o objectivo de tornar mais fácil para os pacientes o registo dos eventos mais relevantes no seu dia-a-dia. O principal objectivo deste trabalho é definir a AH e propôr um método para a estimar a partir dos dados do actigrafo e do diário de sono electrónico. É proposto um modelo de observações para o sinal do actigrafo, baseado nos princípios físicos de funciomento do dispositivo de aquisição. É usada uma aproximação Bayesiana para estimar a actividade e um algoritmo de segmentação, baseado em Graph-Cuts, para inferir sobre o estado sono/vigília (SV). As experiências com dados reais mostraram duas diferentes distribuições estísticas do sinal do actigrafo, uma distribuição de Maxwell durante a vigília, e uma distribuição de Poisson durante o sono. Os dados do DSE são consistentes com o estado SV estimado. , en=The human activity (HA) is one of the most important indicators used in assessing the sleep/vigil state and to estimate the sleep circadian cycle. Its accurate definition and measurement is very difficult. Usually only an indirect and noisy version is available, aquired with an actigraph, that is a device mainly composed by a three axis accelerometer. In this thesis the actigraph signal is statistically processed and considered as a noisy observation of the unknown variable Activity (ACT). The activity signal is correlated with the data from a sleep e-diary (SeD) to estimate the sleep/vigil state and identify abnormal patterns on its circadian cycle. In the scope of this work a SeD was developed in a mobile phone to make it easier for patients to register the more relevant events in their daily routine. The main goal of this thesis is to define the HA and to propose a method to estimate it from the actigraph data and from the SeD. An observation model for the actigraph signal is proposed based on the physical working principles of the acquisition device. A Bayesian approach is used to estimate the activity and a segmentation algorithm based on Graph-Cuts is used to infer the sleep/vigil (SV) state. Experiments using real data have shown two distinct statistical distributions of the actigraph signal, one space-shifted Maxwell distribution during the wake time, and a space-shifted Poisson distribution during the sleep time. The estimated activity and SV state are consistent with the SeD data. }
Keywords: {pt=Distúrbios de sono, Processamento estatístico de sinal, Actigrafia, Actividade Humana, Diário de Sono, Mistura de Distribuições, en=Statistical Signal Processing, Human Activity, Actigraphy, Sleep Disorder, Sleep Diary, Distribution Mixture}

Discussão: novembro 14, 2008, 10:0