O aluno obteve aprovação com Muito Bom e Distinção por unanimidade – a classificação mais elevada possível, o que acontece apenas numa pequena parte dos casos.

O trabalho foi orientado pelo Professor Doutor Morgado Dias (Universidade da Madeira) e pelo Professor Doutor João Paulo Costeira (Instituto Superior Técnico) e teve como coorientador o Professor Doutor Antonio Ravelo García (Universidade de Las Palmas de Gran Canaria). A parte prática do seu plano de trabalhos decorreu no Interactive TechnologiesInstitute/ARDITI – Agência Regional para o Desenvolvimento da Investigação, Tecnologia e Inovação.

A sua tese focou-se na qualidade do sono, que é um dos fatores mais relevantes que afetam a saúde física e mental. As queixas relacionadas com o sono são das causas mais comuns que levam à procura de atendimento médico, sendo o sono não restaurador tipicamente associado à presença de um distúrbio relacionado com o sono.

De forma a obter alternativas para lidar com as restrições associadas aos estudos do sono, esta pesquisa, concentrou-se no desenvolvimento de algoritmos de classificação automática.

Estes foram baseados em aprendizagem automática para reconhecimento de padrões, de forma a estimar a qualidade do sono e na implementação das abordagens mais adequadas em dispositivos de monitorização desenvolvidos. Múltiplas abordagens foram propostas para estimar a qualidade do sono, focando o estudo no padrão alternante cíclico do eletroencefalograma e na detecção da apneia do sono.