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metadata.dc.type: Dissertação
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Title: Caracterização do eletroencefalograma normal em situação de vigília: elaboração da base de dados e análise quantitativa
metadata.dc.creator: Ramos, Camila Davi
metadata.dc.contributor.advisor1: Carrijo, Gilberto Arantes
metadata.dc.contributor.referee1: Destro Filho, João Batista
metadata.dc.contributor.referee2: Murta Júnior, Luiz Otávio
metadata.dc.description.resumo: O sinal EEG, cujas informações descrevem o comportamento elétrico do córtex cerebral, apesar de ser bastante utilizado para diagnósticos, principalmente de patologias como epilepsia, no Brasil ainda não é usual o monitoramento contínuo em ambiente de UTI em hospitais públicos. Diante disso, e partindo do pressuposto que estudos sobre o EEG normal, registrado em pessoas sem problemas neurológicos, são escassos, a criação de uma base de registros de EEG normal e análise quantitativa da mesma se faz necessária para que, por meio dos resultados obtidos, padrões normais possam ser estabelecidos e por meio deles a identificação de parâmetros patológicos se torne mais eficaz. Nesse projeto foi elaborada uma base de dados de EEG, com total de 100 registros válidos, advindos de voluntários normais e saudáveis. E a partir desses registros a situação de vigília e olhos fechados foi analisada sob o aspecto de três quantificadores distintos, sendo eles, Porcentagem de Contribuição de Potência (PCP), Frequência Mediana (FM) e Coerência, ambos avaliando o sinal no domínio da frequência. A fim de obter comparações para os resultados obtidos pela análise dos dados do EEG normal, foram utilizados 128 registros de EEG em situação de coma, com diferentes tipos de etiologias e desfechos. Os ritmos que apresentaram maiores distinções entre normal e coma foram Delta e Alfa, principalmente para o quantificador FM. Notou-se que o PCP avaliou características de potência e portanto sintetizou as informações de energia de cada ritmo cerebral tanto em EEG normal quanto em EEG coma. Já FM traz informações de valores de frequências em que há maior concentração de potência, e por fim o quantificador coerência informa o grau de semelhança entre o hemisfério direito e o esquerdo do cérebro. Sendo assim não foi possível afirmar qual dos quantificadores apresentou melhores resultados, visto que cada um trata-se de uma características distintas.
Abstract: The EEG signal, whose information describes the electrical behavior of the cerebral cortex, although it is widely used for diagnoses, mainly of pathologies such as epilepsy, in Brazil it is still not usual to monitor the ICU environment in public hospitals. Considering this, and assuming that studies on normal EEG, registered in people without neurological problems, are scarce, the creation of a base of normal EEG registers and quantitative analysis of it is necessary so that, through the obtained results, Normal patterns can be established and through them, the identification of pathological parameters becomes more effective. In this project, an EEG database was developed, with 100 valid records from normal and healthy volunteers. In addition, from these records, the waking and closed eyes situation was analyzed under the aspect of three distinct quantifiers, being: Power Contribution Percentage (PCP), Median Frequency (FM) and Coherence, both evaluating the signal in the frequency domain. In order to obtain comparisons for the results obtained by the analysis of the normal EEG data, 128 EEG records were used in coma, with different types of etiologies and outcomes. The rhythms that presented the highest distinctions between normal and coma were Delta and Alpha, mainly for the FM quantifier. It was noted that PCP evaluated power characteristics and therefore synthesized the energy information of each brain rhythm in both normal EEG and EEG coma. Already FM brings information of values of frequencies in which there is greater concentration of power, and finally the quantifier coherence informs the degree of similarity between the right and left hemisphere of the brain. Thus, it was not possible to say which of the quantifiers presented better results, since each one is a distinct characterization.
Keywords: Engenharia elétrica
Eletroencefalografia
Banco de dados
Processamento de sinais - Técnicas digitais
Eletroencefalografia
Quantificação
Processamento digital de sinais
Coma
Densidade espectral de potência
Frequência Mediana
Coerência
Delta
Teta
Alfa
Beta
Gama
Supergama
Ruído
Electroencephalography
Quantification
Digital signal processing
Comatose
Database
Power Spectral Density
Median Frequency
Coherence
Theta
Alpha
Gamma
Noise
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Citation: RAMOS, Camila Davi. Caracterização do eletroencefalograma normal em situação de vigília: elaboração da base de dados e análise quantitativa. 2017. 156 f. Dissertação (Mestrado em Ciências) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2017.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/19571
Issue Date: 25-Jul-2017
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO - Engenharia Elétrica

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