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Título: REDES NEURAIS DE APRENDIZADO PROFUNDO PARA A IDENTIFICAÇÃO DE DESPERTARES RELACIONADOS A EVENTOS RESPIRATÓRIOS USANDO SINAIS EEG POLISSONOGRÁFICOS
Autor: MARIA LEANDRA GUATEQUE JARAMILLO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - ORIENTADOR
ELISABETH COSTA MONTEIRO - COORIENTADOR
ALVARO DAVID ORJUELA CANON - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 53044
Catalogação:  31/05/2021 Liberação: 31/05/2021 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53044&idi=1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53044&idi=2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.53044

Resumo:
Para o diagnóstico de distúrbios do sono, um dos exames mais usado é a polissonografia (PSG), na qual é registrada uma variedade de sinais fisiológicos. O exame de PSG é observado por um especialista do sono, processo que pode levar muito tempo e incorrer em erros de interpretação. O presente trabalho desenvolve e compara o desempenho de quatro sistemas baseados em arquiteturas de redes neurais de aprendizado profundo, mais especificamente, redes convolutivas (CNN) e redes recorrentes Long-Short Term Memory (LSTM), para a identificação de despertares relacionados ao esforço respiratório (Respiratory Effort-Related Arousal-RERA) e a eventos de despertar relacionados à apneia/hipopneia. Para o desenvolvimento desta pesquisa, foram usadas as informações de apenas seis canais eletroencefalográficos (EEG) provenientes de 994 registros de PSG noturna da base de dados PhysioNet CinC Challenge2018, além disso, foi considerado o uso de class weight e Focal Loss para lidar com o desbalanceamento de classes. Para a avaliação de cada um dos sistemas foram usadas a Accuracy, AUROC e AUPRC como métricas de desempenho. Os melhores resultados para o conjunto de teste foram obtidos com os modelos CNN1 obtendo-se uma Accuracy, AUROC e AUPRC de 0,8404, 0,8885 e 0,8141 respetivamente, e CNN2 obtendo-se uma Accuracy, AUROC e AUPRC de 0,8214, 0,8915 e 0,8097 respetivamente. Os resultados restantes confirmaram que as redes neurais de aprendizado profundo permitem lidar com dados temporais de EEG melhor que os algoritmos de aprendizado de máquina tradicional, e o uso de técnicas como class weight e Focal Loss melhoram o desempenho dos sistemas.

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