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metadata.dc.type: Tese
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Title: Caracterização da atividade eletroencefalográfica em diferentes faixas etárias, por meio da análise discriminante linear
metadata.dc.creator: Paiva, Lilian Ribeiro Mendes
metadata.dc.contributor.advisor1: Pereira, Adriano Alves
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Andrade, Adriano de Oliveira
metadata.dc.contributor.referee1: Naves, Eduardo Lázaro Martins
metadata.dc.contributor.referee2: Politti, Fabiano
metadata.dc.contributor.referee3: Fernandes, Regina Maria França
metadata.dc.description.resumo: O envelhecimento está diretamente ligado a aspectos adversos, relacionados a fatores que interferem nas mudanças relacionadas à idade cronológica como hereditariedade, meio ambiente, dieta, estilo de vida e o hábito de praticar exercícios físicos, dentre outras particularidades. O Sistema Nervoso Central (SNC) e os sinais neurológicos portam informações que representam alterações ao longo da vida. Neste contexto, este estudo busca estabelecer alguma correlação entre a atividade cerebral em função da idade, a partir do registro de sinais eletroencefalográficos (EEG), em sujeitos não portadores de disfunções neurológicas, durante a prática de uma determinada tarefa. Participaram voluntariamente deste estudo 59 sujeitos saudáveis, divididos em 07 grupos, com faixa etária entre 20 a 86 anos e de ambos os sexos. Sinais EEG foram coletados em três protocolos experimentais distintos durante a execução da Espiral de Arquimedes (partindo do centro à extremidade, partindo da extremidade para o centro e parado). Os eletrodos foram posicionados conforme o padrão internacional 10/20, utilizando-se os canais C3 e C4 da região central. Foram realizadas análises estatísticas para identificar diferenças e permitir a discriminação entre as características de cada grupo conforme as variações apresentadas. Os dados foram processados no software MATLAB. Dentre os resultados obtidos, foram observadas diferenças significativas, através do LDA-value, Linear Discriminant Analysis (LDA), técnica para otimizar a extração de informações discriminantes de um conjunto de dados. A ferramenta executou de forma satisfatória a separação de características discriminantes, classificando cada grupo de indivíduos que apresentam alta correlação em função da idade. Pode-se concluir pela análise das características utilizadas, que existe a separabilidade entre os grupos conforme faixa etária, contribuindo significativamente para registrar as alterações ocorridas durante o processo de envelhecimento.
Abstract: Aging is directly linked to adverse impacts related to factors that affect the chronological age-related changes such as heredity, environment, diet, lifestyle, and habit of practicing physical exercises, among other features. The Central Nervous System (CNS) and neuronal signals carry information that represents changes throughout life. In this context, this study seeks to establish some correlation between brain activity as a function of age, from the record of electroencephalographic signals (EEG), in subjects not suffering from neurological disorders, while performing a certain task. There were 59 healthy subjects that voluntarily participated in this study, which were divided into 07 groups, with ages between 20 and 86 years and both sexes. EEG signals were collected \"simultaneously\" in three different experimental protocols during the execution of the Spiral of Archimedes (Ingoing Spiral, Outgoing Spiral and stopped up in the center). The electrodes were positioned according to the international standard 10/20, using the channels C3 and C4 of the central region. Statistical analyses were performed to identify differences and allow discrimination between the characteristics of each group according to the presented changes. The data were processed with software MATLAB. Among the results, significant differences were observed, via LDA-value, Linear Discriminant Analysis (LDA), a technique to optimize the extraction of discriminating information from a data set. The tool has satisfactorily performed the separation of discriminant features, classifying each group of individuals that have high correlation as a function of age. It can be concluded by the analysis of the characteristics used that there is the separability between groups according to age, contributing significantly to register the changes that occurred during the aging process.
Keywords: Envelhecimento
Sinais eletroencefalográficos (EEG)
Linear discriminant analysis (LDA)
Aging
Electroencephalographic signals (EEG)
Linear discriminant analysis (LDA)
Engenharia biomédica
Eletroencefalografia
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: BR
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
metadata.dc.publisher.initials: UFU
metadata.dc.publisher.department: Engenharias
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Citation: PAIVA, Lilian Ribeiro Mendes. Caracterização da atividade eletroencefalográfica em diferentes faixas etárias, por meio da análise discriminante linear. 2012. 99 f. Tese (Doutorado em Engenharias) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2012.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14308
Issue Date: 13-Apr-2012
Appears in Collections:TESE - Engenharia Elétrica

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