Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10316/15636
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dc.contributor.advisorHenriques, Jorge-
dc.contributor.advisorEstevão, Maria Helena-
dc.contributor.authorMendes, Henrique Manuel Venâncio-
dc.date.accessioned2011-08-03T11:21:43Z-
dc.date.available2011-08-03T11:21:43Z-
dc.date.issued2010-
dc.identifier.citationMENDES, Henrique Manuel Venâncio - Apneia do sono : apoio ao diagnóstico da síndrome da apneia do sono em pediatria [em linha]. Coimbra : [s.n], 2010. [Consult. Dia Mês Ano]. Dissertação de mestrado. Disponível na WWW:<http://hdl.handle.net/10316/15636>-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10316/15636-
dc.descriptionDissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica, apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra.por
dc.description.abstractNeste trabalho foi construído um método de importação, visualização e classificação de sinais de registos polissonográficos e posteriormente avaliado o desempenho de três abordagens diferentes na classificação de SAOS em pediatria. A primeira delas utiliza um método baseado em limiares para classificação de eventos de SAOS com base em sinal de Bandas, Saturação de Oxigénio e Fluxo com resultados de 70,49 e 82,90, sensibilidade e especificidade respectivamente para o fluxo da Cânula, 72,45 e 70,39, sensibilidade e especificidade para o fluxo da termistor, 61,28 e 82,17, sensibilidade e especificidade para a soma das bandas e 82,45 e 80,70, sensibilidade e especificidade para a saturação de oxigénio. Dados estes resultados e na tentativa de integrar todo o conjunto num classificador abordaram-se as árvores de decisão na tentativa de extrair um número reduzido de regas que possibilitassem uma eficiente classificação. Concluiu-se que os sinais mais relevantes para a classificação são a cânula, bandas e oximetria quando calculados deles em intervalos de tempo de um segundo a soma, desvio padrão, entropia e área. A última das abordagens assenta na utilização de redes neuronais como método de classificação e tem resultados de 27,41 e 99,11 sensibilidade e especificidade respectivamente para todo o conjunto de dados. Os resultados do estudo provam que os sinais utilizados são portadores de informação que pode ser utilizada na classificação de SAOS. No entanto e dado os dados serem extraídos com a finalidade de uma classificação qualitativa torna-se extremamente difícil extrair dos mesmo informação que possibilite um outro tipo de classificação mais quantitativa. Métodos de classificação baseados em limiares ou redes têm um desempenho muito parecido, possibilitando os limiares uma classificação explicável. E para casos de diagnóstico exclusivo aconselham-se uma abordagem baseada em redes, apenas para avaliação de registos completos.por
dc.language.isoporpor
dc.rightsopenAccesspor
dc.subjectApneia do sono -- estudo -- pediatriapor
dc.subjectPolissonografiapor
dc.subjectElectroencefolografia -- EEGpor
dc.subjectElectrocardiografia -- ECGpor
dc.subjectElectromiografia -- EMGpor
dc.titleApneia do sono : apoio ao diagnóstico da síndrome da apneia do sono em pediatriapor
dc.typemasterThesispor
degois.publication.locationCoimbrapor
degois.publication.titleApneia do sono : apoio ao diagnóstico da síndrome da apneia do sono em pediatriapor
dc.peerreviewedNopor
item.openairetypemasterThesis-
item.fulltextCom Texto completo-
item.languageiso639-1pt-
item.grantfulltextopen-
item.cerifentitytypePublications-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
Appears in Collections:UC - Dissertações de Mestrado
FCTUC Física - Teses de Mestrado
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