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Abstract:
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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. |
