Author(s):
Barbosa, Magali Linda dos Santos 
Date: 2010
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10316/12114
Origin: Estudo Geral - Universidade de Coimbra
Subject(s): Sindroma da Apneia obstrutiva do sono; PIT - pulse transit time; PLET - sinal fotopletismográfico; Monotorização remota
Description
A Síndrome da Apneia Obstrutiva do Sono – SAOS - é um distúrbio respiratório caracterizado
por repetidas interrupções temporárias na respiração – apneias - devidas à obstrução das vias
aéreas superiores. A esta síndrome podem estar associados problemas neurocognitivos,
sonolência diurna, complicações a nível vascular, problemas no crescimento e concentração,
que diminuem significativamente a qualidade de vida de uma criança.
A polissonografia é o método de diagnóstico de referência para esta síndrome. Este método
implica uma monitorização contínua de inúmeros sinais vitais da criança, durante uma noite,
num laboratório de sono. A complexa informação adquirida, a presença de sensores invasivos,
o ambiente “artificial”, o custo elevado, são algumas das limitações que apresenta o exame
polissonográfico. O uso de métodos alternativos como a oximetria de pulso, a polissonografia
diurna ou de registo vídeo e áudio, têm vindo a ser explorados como potenciais métodos
alternativos de apoio ao diagnóstico da síndrome da apneia obstrutiva do sono.
Por questões económicas, ou em situações em que o exame polissonográfico não seja de
imediato possível, é importante poder contar com meios alternativos de diagnóstico mais
simples e, preferencialmente, utilizando meios não invasivos e realizados no ambiente familiar
do paciente. Este trabalho surge exactamente neste âmbito.
Assim, foi investigada a possibilidade de detectar episódios de apneia obstrutiva através do
desenvolvimento de um sistema de classificação automático, baseado apenas na análise de
alguns sinais de aquisição relativamente simples, em particular do electrocardiograma, do sinal
fotopletismográfico de pulso e do sinal da cânula nasal.
Para esse efeito, foram utilizadas polissonografias de quatro crianças com síndrome de apneia
obstrutiva do sono, de diferentes graus de severidade, disponibilizadas pelo Hospital
Pediátrico de Coimbra. A partir das polissonografias, são extraídas e seleccionadas
características – features – dos sinais escolhidos implementando-se um classificador, baseado
em redes neuronais, capaz de distinguir entre épocas apneícas e épocas normais (épocas nãoapneícas).
As características utilizadas são a diferença de PTT – Pulse Transit Time - entre dois
batimentos cardíacos, a diferença entre o máximo e o mínimo da amplitude do sinal
fotopletismográfico PLET, a variação da energia do fluxo aérea da cânula nasal e a relação igual
a (distância Pico R - máximo PLET) / (distância Pico R - mínimo PLET).
Obteve-se uma Sensibilidade Média de 90% e uma Especificidade Média de 72%, o que prova
que as características escolhidas são bastante discriminativas.
No geral, os objectivos da tese foram cumpridos e os resultados obtidos, apesar de não serem
ainda ideais, melhoraram significativamente em relação ao trabalho já desenvolvido em 2007,
no qual o sinal do fluxo aéreo obtido através da cânula nasal não era considerado.
O conjunto dos sinais considerados, em particular o novo sinal introduzido – cânula nasal,
parece conter informação importante para o diagnóstico da SAOS. Por isso, crê-se que
investigações futuras podem ser realizadas no sentido de melhorar o sistema obtido, que se
afigura promissor. Dissertação de mestrado submetida para satisfação parcial dos requisitos necessários à obtenção de
grau de Mestre em Engenharia Biomédica
