Resumo:
Este trabalho apresenta um sistema de análise e detecção automática de estágios
do sono em exames de polissonografia. A classificação dos estágios do sono é baseada em características extraídas através de análises temporais e espectrais de sinais de eletroencefalografia e eletromiografia. Foi obtido em uma base aberta, um conjunto de exames de polissonografia acompanhados de seus hipnogramas (gráficos representando os estágios do sono em função do tempo) estagiados manualmente. O método proposto foi aplicado nestes exames e as marcações feitas automaticamente foram comparadas às suas respectivas marcações manuais. Após a extração de características de um grupo de treinamento, estes parâmetros são utilizados em uma análise estatística para avaliar sua ocorrência entre os diferentes
estágios do sono. Com os valores obtidos da análise, é montada uma árvore de decisão. Os resultados obtidos apresentaram altos índices de sensibilidade e especificidade e coeficientes Kappa elevados. A sensibilidade geral para testes controlados atingiu valores até 84%. A especificidade total manteve-se acima de 94% para todos os casos. O coeficiente Kappa pode chegar a 90,23%. Aplicando a ferramenta em exames completos, o Kappa pode atingir valores acima de 85%, com sensibilidade chegando a 92,5% e especificidade média acima de 96%. Este método pode ser, facilmente, integrado em sistemas de polissonografia, considerando que faz a leitura de exames do tipo EDF+ (European Data Format Plus) – um formato de arquivo padrão na área do estudo do sono. Além de ter sido implementado utilizando a linguagem C++, apropriada para soluções que exigem alto desempenho e compatibilidade com outros sistemas de nível mais baixo.
