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dc.creatorRamos, Camila Davi-
dc.date.accessioned2017-08-23T11:56:46Z-
dc.date.available2017-08-23T11:56:46Z-
dc.date.issued2017-07-25-
dc.identifier.citationRAMOS, 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. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2017.574pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/19571-
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectEngenharia elétricapt_BR
dc.subjectEletroencefalografiapt_BR
dc.subjectBanco de dadospt_BR
dc.subjectProcessamento de sinais - Técnicas digitaispt_BR
dc.subjectEletroencefalografiapt_BR
dc.subjectQuantificaçãopt_BR
dc.subjectProcessamento digital de sinaispt_BR
dc.subjectComapt_BR
dc.subjectDensidade espectral de potênciapt_BR
dc.subjectFrequência Medianapt_BR
dc.subjectCoerênciapt_BR
dc.subjectDeltapt_BR
dc.subjectTetapt_BR
dc.subjectAlfapt_BR
dc.subjectBetapt_BR
dc.subjectGamapt_BR
dc.subjectSupergamapt_BR
dc.subjectRuídopt_BR
dc.subjectElectroencephalographypt_BR
dc.subjectQuantificationpt_BR
dc.subjectDigital signal processingpt_BR
dc.subjectComatosept_BR
dc.subjectDatabasept_BR
dc.subjectPower Spectral Densitypt_BR
dc.subjectMedian Frequencypt_BR
dc.subjectCoherencept_BR
dc.subjectThetapt_BR
dc.subjectAlphapt_BR
dc.subjectGammapt_BR
dc.subjectNoisept_BR
dc.titleCaracterização do eletroencefalograma normal em situação de vigília: elaboração da base de dados e análise quantitativapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Carrijo, Gilberto Arantes-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4781864Y0pt_BR
dc.contributor.referee1Destro Filho, João Batista-
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799766Y6pt_BR
dc.contributor.referee2Murta Júnior, Luiz Otávio-
dc.contributor.referee2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4761924T4pt_BR
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4303612T3pt_BR
dc.description.degreenameDissertação (Mestrado)pt_BR
dc.description.resumoO 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.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.sizeorduration156pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.14393/ufu.di.2017.574pt_BR
dc.orcid.putcode81754475-
dc.crossref.doibatchid346e3418-c190-4110-8517-756f37a83f9f-
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