Decomposição e análise dos potenciais evocados auditivos de tronco encefálico
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2013 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Brasileira de Engenharia Biomédica (Online) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1517-31512013000100003 |
Resumo: | Os PEATEs são sinais resultantes da combinação de respostas de atividades neurais a estímulos sonoros no córtex. Caracteriza-se por ondas, sendo seus picos nomeados por algarismos romanos (I, II, III, IV, V, VI e VII). O processo clássico de identificação desses picos é baseado na visualização do sinal gerado pela promediação de cada amostra. Nele são identificadas as características morfológicas do sinal e os aspectos temporais relevantes constituídos pelas ondas de Jewett no qual cada onda tem uma relação anatômica com o sítio de origem. No entanto, durante esse processo de identificação visual surgem dificuldades que tornam a análise visual dos PEATE uma fonte constante de dúvidas em relação a fidedignidade e concordância de marcação dos picos pela subjetividade entre os examinadores. Com o objetivo de melhorar o processo de avaliação dos PEATE, foi desenvolvido um sistema de detecção automática para os picos, com capacidade de aprendizado que leva em consideração o perfil de marcação prévia realizado por examinadores, podendo ser considerado também, as marcações futuras de examinadores que utilizarão o software como auxílio em suas análises. Para a detecção de picos foi utilizada a Transformada Wavelet Contínua, associada a um Classificador Probabilístico construído a partir de marcações realizadas pelos examinadores. Para a avaliação do sistema foram utilizadas 748 amostras de PEATE de 11 sujeitos. A avaliação do sistema proposto apresentou uma taxa de acerto 74,3% a 99,7%, entre o sistema e a marcação manual, de acordo com o tipo de onda analisada. O presente estudo foi concebido com a intenção de ser uma ferramenta prática e por isso voltada para a aplicação clínica. Os resultados apresentados mostram uma técnica eficaz e capaz de aperfeiçoar o processo de avaliação dos PEATEs. A técnica proposta se mostra precisa mesmo na presença de ruído, característico de sinais biológicos especialmente no PEATE por ser um sinal de amplitude baixa. |
id |
SBEB-2_fb04178aef4f47e47a683ddd43d44075 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:scielo:S1517-31512013000100003 |
network_acronym_str |
SBEB-2 |
network_name_str |
Revista Brasileira de Engenharia Biomédica (Online) |
repository_id_str |
|
spelling |
Decomposição e análise dos potenciais evocados auditivos de tronco encefálicoPotenciais evocados auditivos de tronco encefálicoDetector automáticoTransformada Wavelet ContínuaRegressão linearOs PEATEs são sinais resultantes da combinação de respostas de atividades neurais a estímulos sonoros no córtex. Caracteriza-se por ondas, sendo seus picos nomeados por algarismos romanos (I, II, III, IV, V, VI e VII). O processo clássico de identificação desses picos é baseado na visualização do sinal gerado pela promediação de cada amostra. Nele são identificadas as características morfológicas do sinal e os aspectos temporais relevantes constituídos pelas ondas de Jewett no qual cada onda tem uma relação anatômica com o sítio de origem. No entanto, durante esse processo de identificação visual surgem dificuldades que tornam a análise visual dos PEATE uma fonte constante de dúvidas em relação a fidedignidade e concordância de marcação dos picos pela subjetividade entre os examinadores. Com o objetivo de melhorar o processo de avaliação dos PEATE, foi desenvolvido um sistema de detecção automática para os picos, com capacidade de aprendizado que leva em consideração o perfil de marcação prévia realizado por examinadores, podendo ser considerado também, as marcações futuras de examinadores que utilizarão o software como auxílio em suas análises. Para a detecção de picos foi utilizada a Transformada Wavelet Contínua, associada a um Classificador Probabilístico construído a partir de marcações realizadas pelos examinadores. Para a avaliação do sistema foram utilizadas 748 amostras de PEATE de 11 sujeitos. A avaliação do sistema proposto apresentou uma taxa de acerto 74,3% a 99,7%, entre o sistema e a marcação manual, de acordo com o tipo de onda analisada. O presente estudo foi concebido com a intenção de ser uma ferramenta prática e por isso voltada para a aplicação clínica. Os resultados apresentados mostram uma técnica eficaz e capaz de aperfeiçoar o processo de avaliação dos PEATEs. A técnica proposta se mostra precisa mesmo na presença de ruído, característico de sinais biológicos especialmente no PEATE por ser um sinal de amplitude baixa.SBEB - Sociedade Brasileira de Engenharia Biomédica2013-03-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1517-31512013000100003Revista Brasileira de Engenharia Biomédica v.29 n.1 2013reponame:Revista Brasileira de Engenharia Biomédica (Online)instname:Sociedade Brasileira de Engenharia Biomédica (SBEB)instacron:SBEB10.4322/rbeb.2013.007info:eu-repo/semantics/openAccessNaves,Kheline Fernandes PeresPereira,Adriano AlvesAndrade,Adriano Oliveirapor2013-04-15T00:00:00Zoai:scielo:S1517-31512013000100003Revistahttp://www.scielo.br/rbebONGhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||rbeb@rbeb.org.br1984-77421517-3151opendoar:2013-04-15T00:00Revista Brasileira de Engenharia Biomédica (Online) - Sociedade Brasileira de Engenharia Biomédica (SBEB)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Decomposição e análise dos potenciais evocados auditivos de tronco encefálico |
title |
Decomposição e análise dos potenciais evocados auditivos de tronco encefálico |
spellingShingle |
Decomposição e análise dos potenciais evocados auditivos de tronco encefálico Naves,Kheline Fernandes Peres Potenciais evocados auditivos de tronco encefálico Detector automático Transformada Wavelet Contínua Regressão linear |
title_short |
Decomposição e análise dos potenciais evocados auditivos de tronco encefálico |
title_full |
Decomposição e análise dos potenciais evocados auditivos de tronco encefálico |
title_fullStr |
Decomposição e análise dos potenciais evocados auditivos de tronco encefálico |
title_full_unstemmed |
Decomposição e análise dos potenciais evocados auditivos de tronco encefálico |
title_sort |
Decomposição e análise dos potenciais evocados auditivos de tronco encefálico |
author |
Naves,Kheline Fernandes Peres |
author_facet |
Naves,Kheline Fernandes Peres Pereira,Adriano Alves Andrade,Adriano Oliveira |
author_role |
author |
author2 |
Pereira,Adriano Alves Andrade,Adriano Oliveira |
author2_role |
author author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Naves,Kheline Fernandes Peres Pereira,Adriano Alves Andrade,Adriano Oliveira |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Potenciais evocados auditivos de tronco encefálico Detector automático Transformada Wavelet Contínua Regressão linear |
topic |
Potenciais evocados auditivos de tronco encefálico Detector automático Transformada Wavelet Contínua Regressão linear |
description |
Os PEATEs são sinais resultantes da combinação de respostas de atividades neurais a estímulos sonoros no córtex. Caracteriza-se por ondas, sendo seus picos nomeados por algarismos romanos (I, II, III, IV, V, VI e VII). O processo clássico de identificação desses picos é baseado na visualização do sinal gerado pela promediação de cada amostra. Nele são identificadas as características morfológicas do sinal e os aspectos temporais relevantes constituídos pelas ondas de Jewett no qual cada onda tem uma relação anatômica com o sítio de origem. No entanto, durante esse processo de identificação visual surgem dificuldades que tornam a análise visual dos PEATE uma fonte constante de dúvidas em relação a fidedignidade e concordância de marcação dos picos pela subjetividade entre os examinadores. Com o objetivo de melhorar o processo de avaliação dos PEATE, foi desenvolvido um sistema de detecção automática para os picos, com capacidade de aprendizado que leva em consideração o perfil de marcação prévia realizado por examinadores, podendo ser considerado também, as marcações futuras de examinadores que utilizarão o software como auxílio em suas análises. Para a detecção de picos foi utilizada a Transformada Wavelet Contínua, associada a um Classificador Probabilístico construído a partir de marcações realizadas pelos examinadores. Para a avaliação do sistema foram utilizadas 748 amostras de PEATE de 11 sujeitos. A avaliação do sistema proposto apresentou uma taxa de acerto 74,3% a 99,7%, entre o sistema e a marcação manual, de acordo com o tipo de onda analisada. O presente estudo foi concebido com a intenção de ser uma ferramenta prática e por isso voltada para a aplicação clínica. Os resultados apresentados mostram uma técnica eficaz e capaz de aperfeiçoar o processo de avaliação dos PEATEs. A técnica proposta se mostra precisa mesmo na presença de ruído, característico de sinais biológicos especialmente no PEATE por ser um sinal de amplitude baixa. |
publishDate |
2013 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2013-03-01 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1517-31512013000100003 |
url |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1517-31512013000100003 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
10.4322/rbeb.2013.007 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
text/html |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
SBEB - Sociedade Brasileira de Engenharia Biomédica |
publisher.none.fl_str_mv |
SBEB - Sociedade Brasileira de Engenharia Biomédica |
dc.source.none.fl_str_mv |
Revista Brasileira de Engenharia Biomédica v.29 n.1 2013 reponame:Revista Brasileira de Engenharia Biomédica (Online) instname:Sociedade Brasileira de Engenharia Biomédica (SBEB) instacron:SBEB |
instname_str |
Sociedade Brasileira de Engenharia Biomédica (SBEB) |
instacron_str |
SBEB |
institution |
SBEB |
reponame_str |
Revista Brasileira de Engenharia Biomédica (Online) |
collection |
Revista Brasileira de Engenharia Biomédica (Online) |
repository.name.fl_str_mv |
Revista Brasileira de Engenharia Biomédica (Online) - Sociedade Brasileira de Engenharia Biomédica (SBEB) |
repository.mail.fl_str_mv |
||rbeb@rbeb.org.br |
_version_ |
1754820914986352640 |