Análise multifractal de sinais de eletrocardiograma para predizer o transtorno da apneia do sono

Abstract

Uma patologia cada vez mais frequente no mundo é a apneia do sono. A Síndrome da Apneia- Hipoapneia Obstrutiva do Sono (SAHOS) é uma doença de alta prevalência, acometendo de 2 a 26% da população em geral. Neste sentido, este trabalho teve como objetivo investigar a dinâmica multifractal das séries temporais fisiológicas provenientes de um grupo de pacientes com a SAHOS. Para a realização da mesma, foi utilizado o método de médias móveis destendenciadas para multifractais (detrending moving average for multifractals - MFDMA na sigla em inglês), a partir da aplicação do método MFDMA, nas séries temporais de frequência cardíaca de um grupo com 303 indivíduos, divididos em dois grupos de pesquisa, baseline, com 293 indivíduos com apneia, e controle, com 10 indivíduos saudáveis, e da investigação das possíveis correlações entre os parâmetros do espectro multifractal com características fisiológicas das séries. Para fins de classificação, foram empregados os algoritmos naive bayes (NB) e regressão logística (RL) e o desempenho dos métodos foi analisado utilizando as métricas de acurácia, precisão e revocação. Para o algoritmo NB, as métricas atingiram 97% de acurácia, 99% de precisão e 97% de revocação, obtidos considerando apenas o expoente de Hurst e o grau de multifractalidade. Para o algoritmo LR, as métricas atingiram 98% para acurácia, precisão e revocação, obtidos considerando todos os recursos extraídos dos parâmetros multifractais para os classificadores. Os resultados mostram que é possível prever o SAHOS através da análise dos parâmetros multifractais extraídos dos dados de frequência cardíaca.