Classificação de fusos de sono por meio de técnicas não-lineares
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2006 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/17226 |
Resumo: | As performances² de duas metodologias para detecção de fusos de sono (SS) (Transformada de Gabor, GT e Matching Pursuit, MP) foram comparadas com a análise visual e entre si. O conjunto de dados compreendeu 160 segmentos de EEG pertencentes a 9 adultos jovens normais do sexo masculino, canal C3-A2, contendo 725 fusos detectados visualmente. Nesta amostra, ambas metodologias mostraram uma performance similar. GT localizou 2160 SS ao passo que MP detectou 2766. MP e GT concordam em 564 casos (77.8% dos fusos detectados visualmente). O número de concordâncias entre as metodologias foi 1716 SS, correspondendo a 79.4% dos eventos detectados por GT e a 67% dos detectados por MP. Uma proporção significativa de MP-SS foram reconstruıidos como estruturas múltiplas sobrepostas. |
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Rybarczyk Filho, José LuizChaves, Marcia Lorena FagundesGerhardt, Gunther Johannes Lewczuk2009-09-12T04:17:24Z2006http://hdl.handle.net/10183/17226000711315As performances² de duas metodologias para detecção de fusos de sono (SS) (Transformada de Gabor, GT e Matching Pursuit, MP) foram comparadas com a análise visual e entre si. O conjunto de dados compreendeu 160 segmentos de EEG pertencentes a 9 adultos jovens normais do sexo masculino, canal C3-A2, contendo 725 fusos detectados visualmente. Nesta amostra, ambas metodologias mostraram uma performance similar. GT localizou 2160 SS ao passo que MP detectou 2766. MP e GT concordam em 564 casos (77.8% dos fusos detectados visualmente). O número de concordâncias entre as metodologias foi 1716 SS, correspondendo a 79.4% dos eventos detectados por GT e a 67% dos detectados por MP. Uma proporção significativa de MP-SS foram reconstruıidos como estruturas múltiplas sobrepostas.Performance of two time-frequency methodologies for Sleep Spindle (SS) detection (Gabor Transform, GT; Matching Pursuit procedure, MP) were compared with each other and against visual scoring. Data set comprised 160 EEG intervals pertaining to 9 young male subjects, proportionally representative of normal sleep, containing 725 visually detected SS (C3-A2 EEG channel). In this sample, both methodologies showed similarly good performance against visual analysis. GT localized 2160 and MP, 2766 events. MP and GT agreed for 564 (77.8%) of visually detected SS. Overall agreement between automatic methodologies computed 1716 structures, corresponding to (79.4%) of GT-detected, and to (67%) of MP-detected events. A significant (23.8%) proportion of MP-SS atoms were reconstructed as multiple (two or more) overlapping structures.application/pdfporFases do sonoClassificaçãoSonoEletroencefalografiaClassificação de fusos de sono por meio de técnicas não-linearesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulFaculdade de MedicinaPrograma de Pós-Graduação em Medicina: Ciências MédicasPorto Alegre, BR-RS2006mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000711315.pdf000711315.pdfTexto completoapplication/pdf608156http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/17226/1/000711315.pdfbf92b67d63e7418881c10b98234d55c1MD51TEXT000711315.pdf.txt000711315.pdf.txtExtracted Texttext/plain104305http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/17226/2/000711315.pdf.txt07d93d1a04ad0b7f9d26e32c96dfc584MD52THUMBNAIL000711315.pdf.jpg000711315.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1156http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/17226/3/000711315.pdf.jpg8bad673f2f8eca07291ec1b16e817588MD5310183/172262018-10-11 08:59:40.149oai:www.lume.ufrgs.br:10183/17226Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-11T11:59:40Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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