Computerized analysis of snoring in sleep apnea syndrome

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dc.contributor.author Shiomi, Fabio Koiti
dc.contributor.author Pisa, Ivan Torres [UNIFESP]
dc.contributor.author Campos, Carlos José Reis De [UNIFESP]
dc.date.accessioned 2015-06-14T13:43:12Z
dc.date.available 2015-06-14T13:43:12Z
dc.date.issued 2011-08-01
dc.identifier http://dx.doi.org/10.1590/S1808-86942011000400013
dc.identifier.citation Brazilian Journal of Otorhinolaryngology. Associação Brasileira de Otorrinolaringologia e Cirurgia Cervicofacial, v. 77, n. 4, p. 488-498, 2011.
dc.identifier.issn 1808-8694
dc.identifier.uri http://repositorio.unifesp.br/handle/11600/6570
dc.description.abstract The International Classification of Sleep Disorders lists 90 disorders. Manifestations, such as snoring, are important signs in the diagnosis of the Obstructive Sleep Apnea Syndrome; they are also socially undesirable. OBJECTIVE: The aim of this paper was to present and evaluate a computerized tool that automatically identifies snoring and highlights the importance of establishing the duration of each snoring event in OSA patients. MATERIAL AND METHODS: The low-sampling (200 Hz) electrical signal that indicates snoring was measured during polysomnography. The snoring sound of 31 patients was automatically classified by the software. The Kappa approach was applied to measure agreement between the automatic detection software and a trained observer. Student's T test was applied to evaluate differences in the duration of snoring episodes among simple snorers and OSA snorers. RESULTS: Of a total 43,976 snoring episodes, the software sensitivity was 99. 26%, the specificity was 97. 35%, and Kappa was 0. 96. We found a statistically significant difference (p <0. 0001) in the duration of snoring episodes (simple snoring x OSA snorers). CONCLUSIONS: This computer software makes it easier to generate quantitative reports of snoring, thereby reducing manual labor en
dc.description.abstract A classificação internacional de distúrbios do sono enumera aproximadamente 90 distúrbios. Manifestações, como o ronco, são um sinal no diagnóstico da Síndrome da Apneia Obstrutiva, além de ser um incômodo social. OBJETIVO: O objetivo deste artigo é apresentar e avaliar a ferramenta computacional que identifica o ronco automaticamente e destacar a importância da quantificação da duração de cada evento do ronco em pacientes com SAHOS. MATERIAL E MÉTODOS: O sinal elétrico que representa o ronco de baixa amostragem (200 hz) foi captado enquanto os pacientes eram submetidos à polissonografia. O sinal do ronco dos 31 pacientes foi classificado pelo programa computacional automaticamente. Utilizamos o valor de Kappa para avaliar a concordância entre o programa de detecção automática e o observador treinado (teste t-student). Avaliamos a diferença da duração dos episódios de ronco entre simples roncadores e roncadores com SAOS. RESULTADOS: De um total de 43,976 roncos, o programa computacional obteve uma sensibilidade de 99,26%, especificidade de 97,35% e Kappa de 0,96. Foi observada diferença estatística significante (p<0,0001) na duração de episódios de ronco (simples roncadores x roncadores com SAOS). CONCLUSÃO: Este programa computacional facilita a criação de relatórios quantitativos do ronco, oferecendo redução do trabalho manual pt
dc.format.extent 488-498
dc.language.iso eng
dc.publisher Associação Brasileira de Otorrinolaringologia e Cirurgia Cervicofacial
dc.relation.ispartof Brazilian Journal of Otorhinolaryngology
dc.rights Acesso aberto
dc.subject apnea en
dc.subject decision support techniques en
dc.subject information systems en
dc.subject sleep apnea syndromes en
dc.subject snoring en
dc.subject apneia pt
dc.subject ronco pt
dc.subject síndromes da apneia do sono pt
dc.subject sistemas de informação técnicas de apoio para a decisão pt
dc.title Computerized analysis of snoring in sleep apnea syndrome en
dc.title.alternative Análise computadorizada do ronco na síndrome da apneia do sono pt
dc.type Artigo
dc.contributor.institution Instituto Federal de Educação Tecnológica de São Paulo
dc.contributor.institution Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
dc.description.affiliation Instituto Federal de Educação Tecnológica de São Paulo
dc.description.affiliation UNIFESP Health Informatics Department graduate program
dc.description.affiliationUnifesp UNIFESP, Health Informatics Department graduate program
dc.identifier.file S1808-86942011000400013-en.pdf
dc.identifier.file S1808-86942011000400013-pt.pdf
dc.identifier.scielo S1808-86942011000400013
dc.identifier.doi 10.1590/S1808-86942011000400013
dc.description.source SciELO
dc.identifier.wos WOS:000293863600013



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