Estagiamento automático do sono utilizando um canal de EEG e uma rede neural artificial com alta representação cortical

Tese (Doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico

Mapa fan no estagiamento automático do sono

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico.Este trabalho apresenta um novo método para a classificação automática dos estágios do sono utilizando um canal do eletroencefalograma (C3). O sistema de classificação consiste de três módulos: o pré-processamento com extração de características, o classificador Mapa FAN, e um pós-processamento. A extração de característica consiste na ordenação e na redução de dimensão do sinal digital em cada época. O Mapa FAN é um sistema de classificação baseado na tecnologia de redes neurais artificiais, onde cada classe de padrões é representada por um mapa (matriz bidimensional). Para todo o padrão de entrada, cada mapa gera o grau de ativação daquele padrão em relação à classe que o mapa representa. Os Mapas foram treinados com os dados de um paciente e testados em outros sete pacientes, usando épocas de 30 segundos. Após a classificação feita pelo Mapa FAN, um sistema de regras de inferência, baseadas em estudos sobre a evolução do sono durante a noite, é aplicado para corrigir algumas falhas da classificação. Os resultados da classificação comparados com os de um especialista humano alcançaram uma concordância de 60 a 80%. Esses resultados estão dentro dos limites encontrados por outros pesquisadores, o que comprova a eficácia do modelo. Portando, o sistema Mapa FAN pode ser utilizado neste e em outros problemas de reconhecimento de padrões que apresentam multidimensionalidade

Sistema para detecção e classificação automática de apnéias do sono a partir de registros polissonográficos

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica

Experiences with Bayesian Learning in a Real World Application

This paper reports about an application of Bayes' inferred neural network classifiers to the field of automatic sleep staging. Up to our current knowledge this is one of the first real world applications of Bayesian inference. We therefore want to share our experience of this learning paradigm with a wider audience. The reason for using Bayesian learning for this task is two-fold. First, Bayesian inference is known to embody regularization automatically. Second, a side effect of Bayesian learning leads to larger variance of network outputs in regions without training data. This results in well known moderation effects, which can be used to detect outiers. In a 5 fold cross-validation experiment the full Bayesian solution was not better than a single maximum a-posteriori (MAP) solution found with D.J. MacKay's evidence approximation (see [6]). In a second experiment we studied the properties of both solutions in rejecting classification of movement artefacts. 1 1 Category: Application..