@MASTERSTHESIS{ 2022:85114931,
 	title = {Método de diagnóstico da síndrome da apneia obstrutiva do sono por aprendizado de máquina},
 	year = {2022},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3540",
 	abstract = "A Síndrome da Apneia Obstrutiva do Sono (SAOS) é caracterizada pela fragmentação e 
 hipoxia repetitiva durante o sono, quando não diagnosticada e tratada da forma adequada se 
 torna causa de complicações graves associadas a doenças cardiovasculares. O diagnóstico 
 dessa síndrome requer um estudo clínico detalhado, denominado polissonografia, composto 
 por uma série de exames, dificultando o processo de diagnóstico da SAOS. O exame de 
 polissonografia é considerado padrão para diagnóstico e avaliação dos distúrbios 
 respiratórios do sono, como o próprio nome sugere, este exame reúne diversos testes que 
 realizam análise da atividade cerebral (EEG), cardíaca (ECG), ocular (EOG) e muscular 
 (EMG). Devido à complexidade na realização da polissonografia, o presente trabalho 
 objetiva classificar e diagnosticar dois grupos de indivíduos, saudáveis e com SAOS em grau 
 leve, a partir dos sinais de ECG aplicados em rede neural MLP juntamente à análise de 
 componentes principais (PCA). Ao utilizar a metodologia de extração de características, 
 adaptada para diagnóstico da apneia obstrutiva do sono, os resultados foram amostrados em 
 duas e três dimensões com classificação de 95% de acurácia.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}