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dc.creatorLima, Fernando-
dc.date.accessioned2019-11-06T13:51:47Z-
dc.date.available2019-11-06T13:51:47Z-
dc.date.issued2019-09-27-
dc.identifier.citationLIMA, Fernando Max. Comparative evaluation of methods for the detection of electrodermal responses to multilevel intensity thermal noxious stimuli. 2018. 87 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019. DOI http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2019.31.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/27282-
dc.description.abstractA dor é uma sensação subjetiva, apenas parcialmente relacionada com danos teciduais ou qualquer outra condição patológica. Embora pessoas conscientes e comunicativas possam fornecer uma descrição exata sobre sua localização, características e intensidade por meio de escalas e questionários, medidas fidedignas em pacientes não comunicativos são mais complicadas, e geralmente são dependentes das observações e anotações dos médicos e dos profissionais de saúde. Para fornecer informações mais precisas sobre a experiência dolorosa dessas pessoas, algoritmos baseados em imagens e medições de sensores diversos têm sido extensivamente estudados nas últimas décadas. De longe, a condutância da pele tem sido um dos sinais mais estudados devido à sua correlação direta com a atividade do sistema nervoso simpático, que normalmente é aumentada em casos de dor sustentada ou estimulação externa nociva. Embora os estudos das propriedades elétricas da pele datem do século passado, novas metodologias têm sido desenvolvidas para estimar a atividade dos nervos sudomotores a fim de fornecer uma análise mais robusta da condutância da pele. Nesse sentido, este trabalho objetivou avaliar se essas técnicas recém-desenvolvidas poderiam fornecer melhor poder discriminativo ao estudo de sensações dolorosas e intensidades de estimulação nocivas ou não. Consequentemente, uma análise de 3 x 4 fatores foi usada para avaliar como a condutância da pele é afetada utilizando três métodos distintos de análise em quatro intensidades diferentes de estimulação nociceptiva. Para este estudo foram utilizados dados de atividade eletrodérmica da pele extraídos da base de dados “Biovid Heat Pain Database”. O banco de dados consiste dados de 96 participantes saudáveis com idades entre 18 e 65 anos (40,9 ± 14,9 anos, média ± desvio padrão), distribuídos igualmente por gênero. Os participantes foram estimulados com energia térmica na parte de trás do antebraço por 20 vezes em cada uma das quatro intensidades distintas (limiar de dor do participante, limiar de tolerância da dor, e duas outras intensidades igualmente distribuídas entre os dois limiares) numa ordem aleatória. Partindo da temperatura basal (32 º C), a temperatura aumentava por cerca de dois segundos até atingir a temperatura alvo, a qual era mantida por quatro segundos, e depois diminuía para a temperatura basal o mais rápido possível. Pausas aleatórias de 8 a 12 segundos eram aplicadas entre dois estímulos consecutivos. Os sinais brutos da condutância da pele foram filtrados com filtros passa-baixa Butterworth de primeira ordem, com frequência de corte de 5 Hz, reamostrados para 64 Hz, e analisados usando o software gratuito Ledalab em ambiente MATLAB. Foram comparadas os métodos “Continuous Decomposition Analysis” (CDA), “Discrete Decomposition Analysis” (DDA) e “Trough-to-peak Analysis” (TTP). Dentro de uma janela de análise de 8 segundos de duração após cada estimulação, os métodos CDA e DDA identificaram mais respostas eletrodérmicas entre 1 e 9 segundos após estimulação nociva do que o método TTP para todas as intensidades de estimulação avaliadas. No entanto, as taxas de ocorrência de pelo menos uma resposta eletrodérmica após estimulação nociva foram semelhantes entre os três métodos e tenderam a aumentar com intensidades crescentes. Entre as características comuns ao três métodos, a soma das amplitudes teve o melhor poder discriminativo para diferenciar intensidades nocivas de estimulação, independente do método utilizado. Os resultados sugerem que todos os métodos investigados apresentaram resultados semelhante na identificação de alterações eletrodérmicas em resposta a estímulos térmicos nocivos de alta intensidade. Em condições experimentais de estimulação térmica dos nociceptores da pele, observou-se boa discriminação entre as várias intensidades de estimulação utilizando-se a característica soma das amplitudes. Concluindo, embora CDA e DDA sejam mais sensíveis do que TTP para identificar o ER.EDRs, nem o método CDA nem o método DDA forneceram maior poder discriminativo para o estudo de quatro intensidades de estimulação nocivas quando comparados ao método tradicional, TTP.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.languageengpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.subjectGalvanic skin responsept_BR
dc.subjectEngenharia elétricapt_BR
dc.subjectPainpt_BR
dc.subjectPsicofisiologiapt_BR
dc.subjectPain measurementpt_BR
dc.subjectNociceptividade.pt_BR
dc.subjectNociceptionpt_BR
dc.subjectMedição da dorpt_BR
dc.subjectNociceptive painpt_BR
dc.subjectPsychophysiologypt_BR
dc.titleComparative evaluation of methods for the detection of electrodermal responses to multilevel intensity thermal noxious stimulipt_BR
dc.title.alternativeAvaliação comparativa de métodos para a detecção de respostas eletrodémicas a estímulos térmicos nocivos de multiplos níveis de intensidadept_BR
dc.typeTesept_BR
dc.contributor.advisor-co1Traue, Harald-
dc.contributor.advisor-co2Steffen Jr., Valder-
dc.contributor.advisor1Andrade, Adriano de Oliveira-
dc.contributor.referee1Pereira, Adriano-
dc.contributor.referee2Naves, Eduardo-
dc.contributor.referee3Gruss, Sascha-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6351305652609438pt_BR
dc.description.degreenameTese (Doutorado)pt_BR
dc.description.resumoPain is a subjective sensation, only fairly related to tissue damage or any other pathological condition. While conscious and communicative subjects can provide accurate description about its location, characteristics and intensity by means of scales and questionnaires, realistic measures on non-communicative patients are a way more complicated, and they are usually dependent on the physicians and allied health professionals observations and annotations. To provide more precise assumptions on someone’s painful experience, computer based algorithms, image and sensor based measurements has been extensively studied in the last decades. By far, skin conductance has been one of the most evaluated signals due to its direct correlation to the activity of the sympathetic nervous system, which is normally increased in cases of sustained pain or external noxious stimulation. Although measures of skin electric properties dates from the past century, new methodologies have been developed to infer the nerve activity of the sudo-motor nerves branches in order to provide more robust analyses of the skin conductance itself. In this sense, this work aimed to evaluate whether these newly developed techniques could provide further discriminative power to the study of painful sensations and noxious stimulation intensities or not. Therefore, a 3 x 4 factors study design was used to evaluate how the skin conductance analysis is affected by the usage of three different methods in four different noxious stimulation intensities. For this study, electrodermal activity data from the Biovid Heat Pain Databese were used. The database consists of data from 96 healthy participants aged between 18 and 65 years old (40.9 ± 14.9 years, mean ± standard deviation), equally distributed by gender. The participants went through heat noxious stimulation at the backside of the forearm 20 times at each of the four different intensities (participant’s pain threshold temperature, participant’s pain tolerance temperature, and two other equally distributed temperatures between the threshold and the tolerance temperatures) in a random order. From baseline temperature (32ºC), temperature increased for two seconds until reach the target temperature, kept there for four seconds, and then decreased back to the baseline temperature as fast as possible. Randomized pauses of 8 to 12 seconds were applied between two consecutive stimuli. Raw electrdermal signals were filtered with 1st order Butter-worth low-pass filter with a 5 Hz cutoff frequency, downsampled to 64 Hz, and analyzed using Ledalab software in Matlab. Continuous decomposition analysis (CDA), discrete decomposition analysis (DDA) and trough-to-peak (TTP) analysis were compared. Within the 8 second-long analysis window following each single stimulation, CDA and DDA methods identified more electrodermal responses between 1 and 9 seconds after noxious stimulation than TTP for all stimulation intensities. However, the occurrence rates of at least one ER.EDR after noxious stimulation were similar among the three methods and tended to increase with increasing intensities. Among the common features, amplitude sum had better discriminative power for differentiating noxious stimulation intensities regardless of the method. The results suggest that all investigated methods performed similarly in identifying electrodermal changes in response to high-intensity thermal noxious stimuli. In the experimental conditions of cutaneous heat stimulation of nociceptors, good discrimination among stimulation intensities was found using the amplitude sum feature. In conclusion, although CDA and DDA were more sensitive than TTP for identifying ER.EDRs, neither CDA nor DDA brought further discriminative power to the study of noxious stimulation intensities when compared to the traditional TTP method.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.sizeorduration87pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICApt_BR
dc.identifier.doihttps://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2019.31pt_BR
dc.orcid.putcode64229406-
dc.crossref.doibatchid8e918cb5-d6ef-4315-9f89-83369c320057-
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