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dc.contributor.advisorCarlos Eduardo Thomazpt_BR
dc.contributor.authorRodrigues, Bruno Lolli-
dc.contributor.authorPaula, Guilherme Braga de-
dc.contributor.authorCostamilan, Lucas de Moraes-
dc.contributor.authorCervi, Paulo Henrique Vidal-
dc.date.accessioned2021-08-27T14:34:55Z-
dc.date.available2021-08-27T14:34:55Z-
dc.date.issued2021-06-15-
dc.identifier.urihttps://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/3311-
dc.description.abstractA 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%.pt_BR
dc.description.abstractHumanity is constantly fighting diseases for its survival, there are many different ways these diseases attack that it is notorious to develop solutions to anticipate these diseases according to the signs that human bodyshows.Among these signs, sleep is one of the least known and presents several important information. In particular, the quality of sleep, both the physical and the mental parts are interconnected, constantly providing information on the possible causes of disturbances and poor sleep quality.Laboratory studies in this sector show that through these signs it is possible to identify respiratory, cardiac,and mental problems, among others.The project's focus is on the creation of an Artificial Intelligence focused on the medical area in the sleep sector, starting a study with a lack of tools and resources, creating an incentive for further research aiming at the identification of diseases and sleep disorders.By using a neural network algorithm for a binary response, i.e., identifying whether the individual is awake or asleep obtained 82.19% accuracy, for an algorithm that identifies whether the individual is in rapid eye movement sleep, if he is awake or if he is out of the Rapid Eye Movement obtained 68.21% and finally the algorithm to identify all stages of sleep obtained 59.09%.en
dc.format.extent98pt_BR
dc.rightsRestritopt_BR
dc.subjectInteligência artificial.pt_BR
dc.subjectSonopt_BR
dc.subjectMonitoramentopt_BR
dc.subjectRedes neuraispt_BR
dc.subjectIntelligence artificial.pt_BR
dc.subjectSleeppt_BR
dc.subjectMonitoringpt_BR
dc.subjectNeural networkpt_BR
dc.titleSleep-IA, monitoramento do sonopt_BR
dc.title.alternativeuma abordagem para classificação dos estágios do sono utilizando redes neurais artificiaispt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1787052168477889pt_BR
dc.contributor.advisorOrcidhttps://orcid.org/0000-0001-5566-1963pt_BR
fei.date.entrega2021pt_BR
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