Classificação de estágios de sono através da aplicação de transformada wavelet discreta sobre um único canal de eletroencefalograma
Abstract
A correta classificação dos estágios de sono possibilita que especialistas possam diagnosticar
e tratar distúrbios como apneia, narcolepsia e insônia. Tal tarefa é classicamente feita
por médicos do sono, na qual um ou mais sinais fisiológicos são visualmente inspecionados.
Por serem considerados bons indicadores para análise do sono, sinais de eletroencefalograma
(EEG) são amplamente utilizados como entrada para tal procedimento. Entretanto, a classificação
adequada de uma noite de sono pode demorar de duas a quatro horas de análise, além
de ser frequentemente realizada por um par de especialistas. O presente trabalho apresenta um
novo sistema de apoio à decisão, com o objetivo de facilitar a tarefa destes especialistas. A
metodologia proposta é baseada na análise multirresolução de um único canal de EEG através
da aplicação da transformada wavelet discreta (DWT). Métodos que consideram apenas um
canal de EEG para classificação de estágios de sono têm reduzido custo computacional e os
dispositivos de aquisição envolvidos são mais simples de usar em comparação com aqueles que
consideram vários canais. Após a decomposição do sinal através da DWT, características estatísticas
de ritmos cerebrais relacionados ao sono são extraídas e alimentam um classificador.
Neste trabalho, florestas aleatórias são utilizadas para classificação. Em testes, é considerado
um conjunto de 39 sinais correspondente a 20 voluntários de um banco de dados público. O
desempenho do método proposto é avaliado através de técnicas como validação cruzada, na
qual são atingidas acurácias maiores do que 90% e coeficientes kappa maiores do que 0.8 para
as classificações de 2 a 6 estados de estágios de sono. O método proposto atinge resultados
melhores do que, ou ao menos comparáveis a, de outros trabalhos no estado da arte em todos
os cenários analisados.
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