Engenharia de Automação e Controle

URI Permanente desta comunidade

https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/15

Navegar

Navegando Engenharia de Automação e Controle por Orientador "Thomaz, Carlos Eduardo"

Agora exibindo 1 - 1 de 1
  • Imagem de Miniatura
    Trabalho de Conclusão de Curso
    Sleep-IA, monitoramento do sono
    (2021-06-15) Rodrigues, Bruno Lolli; Paula, Guilherme Braga de; Costamilan, Lucas de Moraes; Cervi, Paulo Henrique Vidal
    A humanidade luta constantemente contra doenças para sua sobrevivência, existem tantas formas diferentes dessas doenças atacarem que é notório o desenvolvimento de soluções para antecipar essas doenças de acordo com os sinais que ocorpohumanodemonstra.Dentre esses sinais,o sono é um dos que menos é conhecidoe que apresenta várias informações importantes. Em especial, tem-sea qualidade do sono,poistanto a parte física como a parte mental estão interligadas,fornecendo informações constantemente das possíveis causas de distúrbios e baixa qualidade do sono.Estudos de laboratórios neste setor mostram que através desses sinais que estãosendo liberados durante o sonoé possível identificar problemas respiratórios, cardíacos, mentais dentre outros.O foco do projeto consiste na criação deuma Inteligência Artificial focada na área médica no setor do sono, dando inícioem umestudocom déficitde ferramentas e recursos, criando um incentivo para novas pesquisasvisando a identificação de doenças e distúrbios do sono.Ao utilizar um algoritmo de rede neural para uma resposta binária, ou seja, identificando se o indivíduo está acordado ou dormindo obteve 82.19% de acurácia, para um algoritmo que identifica se o indivíduo está no sono de Rapid Eye Movement, seestá acordado ou se está fora do Rapid Eye Movementobteve 68.21% e por fim o algoritmo para identificar todos os estágios do sono obteve 59.09%.