Publicação: Revisão sistemática quanto ao uso do EEG para diagnostico de Morte encefálica
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CNPQ::ENGENHARIAS
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Orientador
Coorientador
Peres, Melisse Segala Nascimento
Resumo
Este trabalho apresenta uma revisão sistemática sobre o uso do eletroencefalograma (EEG)
como ferramenta diagnóstica de morte encefálica. O objetivo principal consistiu em analisar
quantitativamente os resultados da literatura acerca desse tema. A pesquisa foi realizada nas
plataformas ScienceDirect e Google Scholar, abrangendo estudos publicados entre 2015 e 2025.
Foram incluídos artigos que utilizaram EEG em pacientes com diagnóstico confirmado de
morte encefálica, desde que apresentassem análise quantitativa do sinal. A triagem seguiu as
diretrizes PRISMA, resultando na seleção de seis estudos que atenderam aos critérios de
elegibilidade. Os dados extraídos foram organizados em dois modos: aspectos clínicos e
aspectos técnicos. Os resultados apontaram que todos os estudos utilizaram amostragem de
1000 Hz, com foco em regiões frontais do crânio e uso de filtros passa-banda combinados com
técnicas avançadas de pré-processamento, como decomposição wavelet, ICA, VMD e Dynamic
2T-EMD. Observou-se redução média de 87% na energia espectral do EEG em pacientes com
morte encefálica em comparação ao coma. A entropia multiescala também apresentou queda
média de 54%, indicando menor complexidade nos sinais associados à morte encefálica.
Modelos computacionais, como Support Vector Machine e Random Forest, atingiram acurácia
de até 99,6% na classificação dos estados neurológicos. Esses achados demonstram o potencial
do EEG, especialmente quando aliado a técnicas quantitativas e de aprendizado de máquina,
como ferramenta auxiliar robusta no diagnóstico de morte encefálica, promovendo maior
segurança e precisão na prática clínica.
Abstract
This study presents a systematic review on the use of electroencephalogram (EEG) as a
diagnostic tool for brain death. The main objective was to quantitatively analyze the results
found in the literature on this topic. The research was conducted through the ScienceDirect and
Google Scholar platforms, covering studies published between 2015 and 2025. Articles that
used EEG in patients with a confirmed clinical diagnosis of brain death were included, provided
they contained a quantitative analysis of the EEG signal. The selection process followed the
PRISMA guidelines, resulting in the inclusion of six studies that met the eligibility criteria. The
extracted data were organized into two categories: clinical aspects and technical aspects. The
results showed that all studies used a sampling frequency of 1000 Hz, with electrodes focused
on frontal regions of the skull and the application of band-pass filters combined with advanced
preprocessing techniques such as wavelet decomposition, ICA, VMD, and Dynamic 2T-EMD.
An average reduction of 87% in EEG spectral energy was observed in patients with brain death
when compared to coma. Multiscale entropy also showed an average decrease of 54%,
indicating lower signal complexity in brain death cases. Computational models such as Support
Vector Machine and Random Forest achieved accuracy rates of up to 99.6% in the classification
of neurological states. These findings demonstrate the potential of EEG, especially when
combined with quantitative techniques and machine learning, as a robust auxiliary tool in the
diagnosis of brain death, promoting greater safety and precision in clinical practice.
Palavras-chave
Eletroencefalograma, Morte encefálica, Diagnóstico
Citação
ALCANTARA, Leticia Maria de. Revisão sistemática quanto ao uso do EEG para diagnostico de
Morte encefálica. 2025. 28 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Biomédica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.