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metadata.dc.type: Dissertação
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Title: Processamento de sinais de atividade elétrica neuronal a partir de ferramentas matemáticas clássicas
metadata.dc.creator: Borges, Tatiane Vieira
metadata.dc.contributor.advisor1: Destro Filho, João Batista
metadata.dc.contributor.referee1: Murta Junior, Luiz Otavio
metadata.dc.contributor.referee2: Lotufo, Celina Monteiro da Cruz
metadata.dc.contributor.referee3: Rodrigues, Aldo Rogelis Aquiles
metadata.dc.description.resumo: Esta dissertação tem como objetivo fazer um estudo e processamento de dois tipos de sinais de atividade elétrica neuronal. O primeiro foi registrado a partir de matrizes multieletrodos (MEA), referentes a atividade espontânea de grupos neuronais em cultura. Foram analisadas duas culturas consideradas como inativas, ou seja, culturas que após alguns dias in vitro, não se verificou a conexão entre os neurônios. Foram aplicadas duas ferramentas matemáticas, autocorrelação e densidade espectral de potência, permitindo uma análise do sinal no domínio do tempo e freqüência, respectivamente, procurando verificar se os dados registrados destas culturas inativas poderiam ser considerados como ruído de instrumentação. De fato, os resultados apontam que estes sinais apresentam características semelhantes ao ruído branco, o qual perturba qualquer análise informática normalmente realizada por pesquisadores em neurociência computacional. Outra fonte de sinais utilizados para este estudo foram registros de eletroencefalografia (EEG), coletados em 20 pacientes do Hospital de Clínicas de Uberlândia sob prévio consentimento destes. Após uma análise clínica por profissional qualificado, foi realizada uma análise computacional utilizando transformada de Fourier e densidade espectral de potência. Através dos gráficos de amplitude (transformada de Fourier) e densidade espectral, percebeu-se que a energia do sinal está concentrada em torno das freqüências mais representativas e, em alguns casos, observou-se presença de ruído de rede elétrica. Com o espectro de fase, foi possível concluir que sinais com freqüências semelhantes apresentam espectros de fase semelhantes.
Abstract: This dissertation aims to make a study and processing of two types of signs of neuronal electrical activity. The first was recorded from multielectrode arrays (MEA), in reference to spontaneous activity of neuronal groups grown in cultures. We analyzed two cultures considered inactive, meaning, cultures that after a few days in vitro, there was not a connection between neurons. It was applied two mathematical tools, autocorrelation and power spectral density, allowing an analysis of the signal in time domain and frequency, respectively, trying to verify whether the data recorded from these inactive cultures could be considered as noise from instrumentation. In fact, the results indicate that these signals have similar characteristics to white noise, which disturbs any computer analysis usually performed by researchers in computational neuroscience. Another source of signals used for this study were records of electroencephalography (EEG), collected on 20 patients from the Clinical Hospital of Uberlândia under prior consent. After a clinical examination by qualified professional, an analysis was performed using computational Fourier transform and power spectral density. Through amplitude graphics (Fourier transform) and spectral density, we have realized that the signal energy is concentrated around the frequencies more representative and, in some cases, there was presence of noise from power network. With the phase spectrum, it was possible to conclude that signals with similar frequencies have spectra of similar phase.
Keywords: Matrizes multieletrodo
Culturas inativas
Autocorrelação
Densidade espectral de potência
Eletroencefalograma
Transformada de Fourier
Multielectrode arrays
Inactive cultures
Autocorrelation
Power spectral density
Electroencephalography
Fourier transform
Processamento de sinais
Fourier, Transformações de
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: BORGES, Tatiane Vieira. Processamento de sinais de atividade elétrica neuronal a partir de ferramentas matemáticas clássicas. 2009. 197 f. Dissertação (Mestrado em Engenharias) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2009.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14418
Issue Date: 31-Jul-2009
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO - Engenharia Elétrica

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