Detecção do estado de sonolência via um único canal de eletroencefalografia através da transformada wavelet discreta

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silveira, Tiago da
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional Manancial UFSM
Texto Completo: http://repositorio.ufsm.br/handle/1/5407
Resumo: Many fatal traffic accidents are caused by fatigued and drowsy drivers. In this context, automatic drowsiness detection devices are an alternative to minimize this issue. In this work, two new methodologies to drowsiness detection are presented, considering a signal obtained from a single electroencephalography channel: (i) drowsiness detection through best m-term approximation, applied to the wavelet expansion of the analysed signal; (ii) drowsiness detection through Mahalanobis distance with wavelet coefficients. The results of both methodologies are compared with a method which uses Mahalanobis distance and Fourier coefficients to drowsiness detection. All methodologies consider the medical evaluation of the brain signal, given by the hypnogram, as a reference.
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spelling 2013-08-162013-08-162012-06-20SILVEIRA, Tiago da. DROWSINESS DETECTION FROM A SINGLE ELECTROENCEPHALOGRAPHY CHANNEL THROUGH DISCRETE WAVELET TRANSFORM. 2012. 152 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2012.http://repositorio.ufsm.br/handle/1/5407Many fatal traffic accidents are caused by fatigued and drowsy drivers. In this context, automatic drowsiness detection devices are an alternative to minimize this issue. In this work, two new methodologies to drowsiness detection are presented, considering a signal obtained from a single electroencephalography channel: (i) drowsiness detection through best m-term approximation, applied to the wavelet expansion of the analysed signal; (ii) drowsiness detection through Mahalanobis distance with wavelet coefficients. The results of both methodologies are compared with a method which uses Mahalanobis distance and Fourier coefficients to drowsiness detection. All methodologies consider the medical evaluation of the brain signal, given by the hypnogram, as a reference.A sonolência diurna em motoristas, principal consequência da privação de sono, tem sido a causa de diversos acidentes graves de trânsito. Neste contexto, a utilização de dispositivos que alertem o condutor ao detectar automaticamente o estado de sonolência é uma alternativa para a minimização deste problema. Neste trabalho, duas novas metodologias para a detecção automática da sonolência são apresentadas, utilizando um único canal de eletroencefalografia para a obtenção do sinal: (i) detecção da sonolência via melhor aproximação por m-termos, aplicada aos coeficientes wavelets da expansão em série do sinal; e (ii) detecção da sonolência via distância de Mahalanobis e coeficientes wavelets. Os resultados de ambas as metodologias são comparados a uma implementação utilizando distância de Mahalanobis e coeficientes de Fourier. Para todas as metodologias, utiliza-se como referência a avaliação médica do sinal cerebral, dada pelo hipnograma.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicoapplication/pdfporUniversidade Federal de Santa MariaPrograma de Pós-Graduação em InformáticaUFSMBRCiência da ComputaçãoSinal cerebralSonolênciaTransformada de FourierTransformada WaveletDetecção de sonolênciaMelhor aproximação por m-termosDistância de MahalanobisBrain signalsDrowsinessFourier transformWavelet transformDrowsiness detectionBest m-term approximationMahalanobis distanceCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAODetecção do estado de sonolência via um único canal de eletroencefalografia através da transformada wavelet discretaDrowsiness detection from a single electroencephalography channel through discrete wavelet transforminfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisKozakevicius, Alice de Jesushttp://lattes.cnpq.br/1143985671114403Rodrigues, Cesar Ramoshttp://lattes.cnpq.br/1751666562438251Santos, Luis Carlos de Castrohttp://lattes.cnpq.br/5181059029789860Baratto, Giovanihttp://lattes.cnpq.br/9054887406340022http://lattes.cnpq.br/4752938090941627Silveira, Tiago da100300000007400300300300300300c4d76202-2553-4911-a8ff-f6895dfc0a58a949a077-16c3-473d-9819-039e600c82f207a81c58-9c88-431f-8a83-c2fb1e6f674e8921d12e-c53f-43df-836f-f710c87cd7d322cfa7e8-6bb0-47c0-a83b-c0783371f2a7info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional Manancial UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSMORIGINALSILVEIRA, TIAGO DA.pdfapplication/pdf5857861http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/5407/1/SILVEIRA%2c%20TIAGO%20DA.pdf7183d64c1c741fd3b8afa2c10bd4a8cbMD51TEXTSILVEIRA, TIAGO DA.pdf.txtSILVEIRA, TIAGO DA.pdf.txtExtracted texttext/plain241837http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/5407/2/SILVEIRA%2c%20TIAGO%20DA.pdf.txtb99825bb6cbf316a564ab3b294ddb92eMD52THUMBNAILSILVEIRA, TIAGO DA.pdf.jpgSILVEIRA, TIAGO DA.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5204http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/5407/3/SILVEIRA%2c%20TIAGO%20DA.pdf.jpg5efda60d8bc56d56742db1680ad57d7bMD531/54072022-01-17 10:30:30.255oai:repositorio.ufsm.br:1/5407Repositório Institucionalhttp://repositorio.ufsm.br/PUBhttp://repositorio.ufsm.br/oai/requestouvidoria@ufsm.bropendoar:39132022-01-17T13:30:30Repositório Institucional Manancial UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false
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