Identificação da actividade do sistema nervoso simpático e parassimpático em dados de pupilometria, utilizando a Singular Spectrum Analysis
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10362/10966 |
Resumo: | Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica |
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Identificação da actividade do sistema nervoso simpático e parassimpático em dados de pupilometria, utilizando a Singular Spectrum AnalysisPupilaPupilometriaSistema nervoso simpáticoSistema nervoso parassimpáticoCaterpillarSSAFrequênciaDissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia BiomédicaA pupila apresenta um comportamento dinâmico, pelo que se adapta rapidamente a alterações externas de luminosidade de forma a maximizar a percepção visual. Contrai-se em ambientes com elevada luminosidade, de forma a limitar a quantidade de fotões que atingem a retina (miose), e dilata-se em ambientes com pouca luz, permitindo a maximização do número de fotões na retina (midríase). Deste modo, a pupila actua como indicador objectivo da quantidade de luz que entra no sistema óptico. Estes movimentos pupilares são controlados pela acção de determinados músculos lisos, ao nível do estroma da íris, associados ao sistema nervoso autónomo. Assim sendo, o estudo da dinâmica pupilar permite inferir acerca das características de funcionamento do sistema nervoso simpático e parassimpático, e por isso, pode ser clinicamente útil para determinar o nível de consciência de um paciente ou a presença de determinadas doenças, como distúrbios do sono,fotofobia, esquizofrenia, Síndrome de Adie, Alzheimer, Parkinson, entre outras. Dada a importância clínica deste estudo, esta dissertação centraliza-se na identificação dos intervalos de frequências relativas à acção do sistema nervoso autónomo, bem como na sua interpretação. Recorrendo a um pupilómetro computorizado, de alta resolução e não-invasivo, foram adquiridos sinais de pupilometria, basais e com a aplicação de estímulos frios e de flashs, tendo sido estes posteriormente processados e analisados. Esta análise foi efectuada recorrendo, principalmente, ao software CaterpillarSSA, baseado no algoritmo Singular Spectrum Analysis (SSA), que permitiu identificar as componentes dos sinais relativas à acção do sistema nervoso simpático e parassimpático, assim como as respectivas frequências. Recorreu-se também à análise Wavelets que permitiu estudar a dinâmica destas frequências ao longo do tempo. Ambas as análises permitiram retirar conclusões coesas acerca do sistema nervoso autónomo.Faculdade de Ciências e TecnologiaVieira, PedroPereira, CarlaNeves, CarlosRUNFranco, Ana Catarina Pinto2014-01-10T09:32:17Z20132013-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/10966TID:201762560porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T03:45:11Zoai:run.unl.pt:10362/10966Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:19:55.762158Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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