Detecção da Apneia Obstrutiva do Sono Através da Variabilidade da Frequência Cardíaca

Jonatas de Lira Rocha, E. Salles, R. V. Andreão
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Abstract

A apneia obstrutiva do sono (AOS) é um problema respiratório que interfere na qualidade de vida do ser humano. A detecção da AOS pode ser feita de forma indireta através da análise da variabilidade da frequência cardíaca (VFC). Neste contexto, este trabalho investiga o emprego da VFC na detecção da AOS. Para isso, um conjunto de registros de ECG de uma base de indivíduos que sofrem de AOS foi utilizado no estudo. Primeiramente, são extraídas medidas estatísticas do VFC no domínio do tempo e da frequência de cada trecho de 5 minutos do sinal de ECG, que servem de características de entrada do classificador. Os seguintes classificadores foram implementados e comparados: rede neural (NN), k-vizinhos mais próximos (KNN) e máquina de vetor de suporte (SVM). Os resultados alcançados em termos de acurácia foram de 79,3% para NN, 80,9% para o KNN e 83,0% para SVM na detecção da AOS.
通过心率变异性检测阻塞性睡眠呼吸暂停
阻塞性睡眠呼吸暂停(osa)是一种影响人类生活质量的呼吸问题。阻塞性睡眠呼吸暂停的检测可以通过分析心率变异性(hrv)间接进行。在此背景下,本文研究了hrv在阻塞性睡眠呼吸暂停检测中的应用。为此,本研究使用了一组阻塞性睡眠呼吸暂停患者的心电图记录。首先,提取心电信号每5分钟片段的时域和频域hrv的统计测量值,作为分类器的输入特征。实现并比较了神经网络(NN)、k近邻(KNN)和支持向量机(SVM)分类器。NN的准确率为79.3%,KNN的准确率为80.9%,SVM的准确率为83.0%。
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