Apnea is a Sleep Disorder Syndrome characterized by an interruption or reduction of air flow for at least 10 seconds. Polysomnography is a test used to apnea diagnosis. Several signals, including Electrocardiogram (ECG), Electroencephalogram (EEG) and Oxygen Saturation (SpO_2) are obtained in this diagnostic test. Since most tests for apnea are uncomfortable, there is an increase search for alternative methods to reduce cost and improve patient well-being.In this work, we use only SpO_2 data from 25 patients of the St Vincent's University Hospital, Dublin, to extract parameters connected to a Neural Network attempting to classify patients with apnea or non-apnea. Results confirm that our alternative method can be used as an auxiliary tool for diagnosis by using exclusively SpO_2 signal.

Professor do Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada-UFRGS Resumo. O controle inflacionário tem ganhado muita importância nos estudos econômicos nasúltimas décadas, principalmente devido a adoção de metas para inflação a partir da década de 90, utilizada como política monetária por diversos países. Para fazer uma análise da inflação, uma medida que separa componentes persistentes e transitórios de umíndice de inflação tem se mostrado importante. Na literatura, esta medidaé conhecida como Núcleo de Inflação. Neste trabalho, são propostos Núcleos de Inflação baseados em wavelets das famílias Daubechies e Symlets, sendo utilizadas Redes Neurais para previsão da inflação para diversos horizontes de tempo. Os resultados de previsão são comparados com as previsões obtidas a partir dos Núcleos de Inflação utilizados pelo Bacen. Conclui-se que os núcleos baseados em wavelets apresentam um resultado superior quando comparado com os núcleos oficiais.

A inflação é um aumento generalizados dos preços em uma economia. Pequenas taxas de inflação são naturais; entretanto, a incerteza causada pela volatilidade da inflação dificulta o delineamento de políticas monetárias. No Brasil, adota-se o IPCA como meta de inflação; entretanto, o uso de núcleos de inflação como meta possibilitaria o delineamento de políticas monetárias menos rígidas e menos suscetíveis à choques externos. Neste trabalho, propõe-se a construção de núcleos de inflação baseados em wavelets,  uma vez que em contextos inflacionários apresentam melhor desempenho na análise da tendência quando comparados com núcleos de inflação usuais. Para a previsão, adotam-se técnicas de inteligência artificial, como as redes neurais. O uso de redes neurais possibilita lidar com problemas altamente complexos, os quais nem sempre podem ser descritos por modelos analíticos. Delimitam-se as estimativas prováveis das previsões futuras através de intervalos de confiança. Dentre as principais conclusões do trabalho, salienta-se que os núcleos de inflação baseados em wavelets possuem menores intervalos de confiança, além de apresentarem menores erros na construção da rede neural. Verifica-se, ainda, que as previsões geradas pelos núcleos de inflação são suavizações da inflação, permitindo identificar a tendência da inflação para um horizonte de até doze meses.

Resumo. A apneiaé um distúrbio do sono caracterizado pela interrupção ou redução do fluxo de ar por pelo menos 10 segundos, cuja severidadeé dada pelo AHI (Apnea Hypopnea Index ). Em geral, o diagnóstico da apneiaé feita com base na Polissonografia, exame no qual são extraídos sinais que fornecem informações como Eletrocardiograma (ECG), Eletroencefalograma (EEG), saturação do oxigênio no sangue (SpO 2 ), entre outros. Outras alternativas tem sido desenvolvidas para verificar quais os sinais dentre aqueles que compõe a Polissonografia poderiam ser utilizados prioritariamente no diagnóstico, proporcionando uma redução de custos e, também, o aumento do conforto do paciente. Neste trabalho utilizou-se os dados da saturação do oxigênio, para a extração de parâmetros, e as Redes Neurais, para o reconhecimento de padrões da apneia, na análise de 25 pacientes presentes no banco de dados da UCDDB, do St. Vincent's Hospital, em Dublim. Ainda que promissores, os resultados obtidos não permitem a classificação efetiva dos pacientes. Palavras-chave. Redes Neurais, Doenças do Sono, Apneia IntroduçãoAo longo dasúltimas décadas, a evolução da instrumentação médica e dos sistemas computacionais propiciaram uma melhoria no processo de diagnóstico; por outro lado, acarretaram no acréscimo da quantidade de dados a serem processados [2,6]. Ainda, estudos mostram indícios de informações escondidas que não podem ser definidas visualmente ou através de métodos de avaliação tradicionais [6].A apneia do sonoé uma doença com grandes impactos para o indivíduo e para a saúde pública, caracterizada pela interrupção ou redução do fluxo de ar por pelo menos 10 segundos, eé associada com outras enfermidades, como depressão, doenças cardíacas, diabetes mellitus, e obesidade. Estima-se que, nos Estados Unidos, 13% dos homens e 6% das mulheres sofrem com o distúrbio [4]. No Brasil ainda há poucos estudos epidemiológicos sobre a apneia. Entre eles, Lemos et al. aborda a incidência de apneia em motoristas de 1