Identifcação do padrão de hipsarritmia em eletroencefalogramas: utilizando decomposição de sinais em pequenas ondas
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Data de Publicação: | 2019 |
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Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA |
Texto Completo: | https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3024 |
Resumo: | Epilepsy is a temporary change in brain function.It is possible during an epileptic seizure to see marked changes. In infants, for example, some encephalopathies such as West syndrome stand out. West syndrome is mainly characterized by infantile spasms and hipsarrhythmia. Hypsarrhythmia, first described in 1952, is characterized by an electroencephalographic pattern composed of slow waves and high-voltage anarchic projection spicules. The pattern of hipsarrhythmia is also present in EEG's of children with microcephaly caused by Zika virus. Although the characteristics of hipsarrhythmia in the electroencephalogram are well defined, the identification of this pattern still causes disagreement among specialists. This work proposes the development of mathematical and computational methods capable of identifying the basic characteristics of this pathological electrical signal, in order to assist in the diagnosis and prognosis of epileptic patients. During this work we present the mathematical formulation of the continuous and discrete Wavelet Transform of the Gabor functions that will be used as the core of this transformation and the tuned Gabor functions. The calculation of the three indices in electroencephalogram signals of infants with Zika virus was applied to identify hipsarrhythmia. These signals were acquired from the Maranhão State Government project called Casa Ninar. The results may show the effectiveness of the methodology in identifying the pattern of hipsarrhythmia, since they present rates of accuracy that range from 95 to 100 % in the classification of electroencephalograms. In the most difficult task, which is to classify sections of the EEG, the hit rates ranged from 75 to 90 %. |
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West syndrome is mainly characterized by infantile spasms and hipsarrhythmia. Hypsarrhythmia, first described in 1952, is characterized by an electroencephalographic pattern composed of slow waves and high-voltage anarchic projection spicules. The pattern of hipsarrhythmia is also present in EEG's of children with microcephaly caused by Zika virus. Although the characteristics of hipsarrhythmia in the electroencephalogram are well defined, the identification of this pattern still causes disagreement among specialists. This work proposes the development of mathematical and computational methods capable of identifying the basic characteristics of this pathological electrical signal, in order to assist in the diagnosis and prognosis of epileptic patients. During this work we present the mathematical formulation of the continuous and discrete Wavelet Transform of the Gabor functions that will be used as the core of this transformation and the tuned Gabor functions. The calculation of the three indices in electroencephalogram signals of infants with Zika virus was applied to identify hipsarrhythmia. These signals were acquired from the Maranhão State Government project called Casa Ninar. The results may show the effectiveness of the methodology in identifying the pattern of hipsarrhythmia, since they present rates of accuracy that range from 95 to 100 % in the classification of electroencephalograms. In the most difficult task, which is to classify sections of the EEG, the hit rates ranged from 75 to 90 %.A epilepsia consiste em uma alteração temporária do funcionamento do cérebro. É possível, durante uma crise epiléptica, verificar alterações acentuadas. Em lactentes, como por exemplo, destacam-se algumas encefalopatias como a síndrome de West. A síndrome de West caracteriza-se principalmente por espasmos infantis e hipsarritmia. A hipsarritmia, descrita pela primeira vez em 1952, é caracterizada por padrão eletroencefalográfico composto de ondas lentas e espículas de projeção anárquica e de elevada tensão. O padrão de hipsarritmia também se faz presente em EEG's de crianças com microcefalia causada pelo vírus Zika. Apesar das características de hipsarritmia no eletroencefalograma estarem bem definidas, a identificação desse padrão ainda causa discordância entre especialistas. Propõe-se neste trabalho o desenvolvimento de métodos matemáticos e computacionais capazes de identificar as características básicas desse sinal elétrico patológico, a fim de auxiliar no diagnóstico e no prognóstico de pacientes epilépticos. Durante esse trabalho é apresentada a formulação matemática da Transformada de Wavelet, contínua e discreta, das funções de Gabor que serão utilizadas como núcleo dessa transformação e das funções de Gabor sintonizadas. Aplicou-se o cálculo dos três índices em sinais de eletroencefalograma de lactentes portadores do vírus Zika para identificação de hipsarritmia. Esses sinais foram adquiridos junto ao projeto do Governo do Estado do Maranhão denominado Casa Ninar. Os resultados podem evidenciar uma eficácia da metodologia em identificar o padrão de hipsarritmia, pois apresentam taxas de acerto que entre 95 a 100% na classificação de eletroencefalogramas. Na tarefa mais difícil, que é classificar trechos do EEG, as taxas de acerto variaram entre chegam 75 a 90%.Submitted by Daniella Santos (daniella.santos@ufma.br) on 2020-01-29T16:42:37Z No. of bitstreams: 1 GeanSousa.pdf: 28470864 bytes, checksum: d5dc7eec21e178a5840160f59f630f07 (MD5)Made available in DSpace on 2020-01-29T16:42:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GeanSousa.pdf: 28470864 bytes, checksum: d5dc7eec21e178a5840160f59f630f07 (MD5) Previous issue date: 2019-12-18application/pdfporUniversidade Federal do MaranhãoPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCETUFMABrasilDEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCETHipsarritmiaWaveletFunções de GaborGabor sintonizadasHypsarrhythmiaWaveletGabor functionsTuned GaborTeoria Eletromagnética, Microondas, Propagação de Ondas, AntenasClínica MédicaAnálise de Algoritmos e Complexidade de ComputaçãoIdentifcação do padrão de hipsarritmia em eletroencefalogramas: utilizando decomposição de sinais em pequenas ondasIdentification of the hypsarrhythmia pattern in electroencephalograms: using small wave signal decompositioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMAinstname:Universidade Federal do Maranhão (UFMA)instacron:UFMAORIGINALGeanSousa.pdfGeanSousa.pdfapplication/pdf28470864http://tedebc.ufma.br:8080/bitstream/tede/3024/2/GeanSousa.pdfd5dc7eec21e178a5840160f59f630f07MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82255http://tedebc.ufma.br:8080/bitstream/tede/3024/1/license.txt97eeade1fce43278e63fe063657f8083MD51tede/30242020-01-29 13:42:37.15oai:tede2: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tedebc.ufma.br/jspui/PUBhttp://tedebc.ufma.br:8080/oai/requestrepositorio@ufma.br||repositorio@ufma.bropendoar:21312020-01-29T16:42:37Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA - Universidade Federal do Maranhão (UFMA)false |
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