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Title: Detecção automática de epilepsia através do modelo espectral singular multivariado
Other Titles: Automatic detection of epilepsy using multivariate singular spectral model
Authors: Pinheiro, Carlos Alberto Orge
metadata.dc.contributor.advisor: Senna, Valter de
metadata.dc.contributor.referees: Moreira, Davidson Martins
Lima, Ivan Costa da Cunha
Silva, Marcone Lopes da
Rodrigues, Paulo Jorge Canas
Keywords: Epilepsia;Detecção automática;Análise espectral multivariada;Decomposição de sinais
Issue Date: 12-Jun-2018
Publisher: Centro Universitário SENAI CIMATEC
Citation: PINHEIRO, Carlos Alberto Orge. Detecção automática de epilepsia através do modelo espectral singular multivariado. Orientador: Valter de Senna. 2018. 133 f. Tese (Doutorado em Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial) – Centro Universitário SENAI CIMATEC, Salvador, 2018.
Abstract: Os neurofisiologistas, para detecção da epilepsia, dispõem de uma série de pesquisas cujas metodologias buscam tornar automática essa atividade trabalhosa e demorada. No entanto, os resultados das pesquisas são encorajadores apenas para o enfoque específico ou quando a metodologia é aplicada a um paciente em particular a partir dos seus padrões de epilepsia. Então, o principal problema desta pesquisa é tornar o enfoque geral ou, de outra forma, que possa ser utilizada numa população maior de pacientes, a partir de um padrão geral. Para isso, o modelo espectral singular multivariado foi aplicado aos registros de um banco de sinais de pacientes comprovadamente epilépticos, obtidos por eletrodos dispostos no couro cabeludo, cujo acesso ao banco de sinais é público e gratuito. Dado o enfoque geral, buscou-se identificar padrões gerais de epilepsia a partir do modelo espectral singular multivariado. Após a etapa de ajustes, necessária para identificação destes padrões gerais, arquivos de outros pacientes foram utilizados para verificar a capacidade da metodologia proposta em identificar o intervalo com epilepsia e sem epilepsia, levando em consideração a marcação feita pelos neurofisiologistas experientes como padrão adequado, com base nos índices de diagnóstico. Os resultados obtidos indicaram que a metodologia proposta nesta Tese é tão boa quanto as metodologias disponíveis na literatura cujo enfoque é geral. A pesquisa ao buscar identificar a existência de algum padrão que anteceda ou suceda o intervalo epiléptico verificou a captação em alguns pacientes dos efeitos das descargas elétricas após o intervalo com epilepsia. ABSTRACT: Neurophysiologists, for the detection of epilepsy, have a series of researches whose methodologies seek to make this laborious and time-consuming activity automatic. However, research results are encouraging only for the specific focus or when the methodology is applied to a particular patient based on their epilepsy patterns. So, the main problem of this research is to make the focus general or, in another way, that it can be used in a larger population of patients, from a general pattern. For this, the multivariate singular spectral model was applied to the records of a signal bank of patients with proven epilepsy, obtained by electrodes placed on the scalp, whose access to the signal bank is public and free. Given the general approach, we sought to identify general patterns of epilepsy from the multivariate singular spectral model. After the adjustment step, necessary to identify these general patterns, files from other patients were used to verify the ability of the proposed methodology to identify the interval with epilepsy and without epilepsy, taking into account the marking made by experienced neurophysiologists as an adequate pattern, with based on diagnostic indices. The results obtained indicated that the methodology proposed in this Thesis is as good as the methodologies available in the literature whose focus is general. The research, seeking to identify the existence of any pattern that precedes or succeeds the epileptic interval, verified the uptake in some patients of the effects of electrical discharges after the interval with epilepsy.
URI: http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/904
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