Alterações sensoriais visuais em pacientes com doença de Parkinson

• Autor(a) principal: OLIVEIRA, Ana Paula Silva de
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/32299
• topic: Engenharia Biomédica; Doença de Parkinson; EEG; Conectividade; Multilayer perceptron

Pacientes com doença de Parkinson (DP) apresentam, antes dos sintomas motores clássicos, déficits sensoriais que interferem na sua qualidade de vida, dentre eles alterações na visão. Por possuir boa resolução temporal, o eletroencefalograma (EEG) pode ser utilizado para quantificar marcadores neurofisiopatológicos de conectividade, como a medida matemática da coerência entre eletrodos posicionados sobre vias de processamento motor e sensorial. Na DP o EEG foi utilizado com sucesso para quantificar déficits motores, mas não sensoriais. O objetivo do estudo foi quantificar a medida da coerência entre eletrodos posicionados próximos a áreas cerebrais relacionadas ao processamento visual em pacientes com DP na busca por biomarcadores, após fotoestimulação. Foram realizados registros de EEG sob estimulação fótica em 10 pacientes com diagnóstico clínico em estágio inicial de DP sob efeito da medicação e sem efeito da medicação (respectivamente grupo on e grupo off) e em 12 voluntários saudáveis. Ao todo foram realizadas 10 estimulações, com duração de 5 s e intervalo de 10 s entre elas. Quantificou-se a Coerência Parcial Direcionada (PDC) nos eletrodos posicionados sobre a via visual ventral (what system) e dorsal (where system) de ambos os hemisférios. Foi possível identificar redes neurais biomarcadoras tanto na via ventral quanto dorsal, em diferentes faixas, localizadas no hemisfério esquerdo.Dentre elas:rede O1P3, faixas delta e teta e O1F3, nas mesmas faixas. Os resultados também mostraram que a atividade no hemisfério esquerdo do grupo off está diminuída, representada por uma redução das faixas delta, teta, alfa e beta em contraste ao aumento da coerência no hemisfério direito. Os valores da PDC dos grupos foram utilizados ainda para treinamento e teste da rede neural artificial Multilayer perceptron (MLP), a fim de verificarmos se o computador seria capaz de diferenciar, sem a ajuda humana, entre registros de pacientes off, pacientes on e controles. A MLP conseguiu classificar corretamente 97% dos dados em: controle, pacientes off e pacientes on, demonstrando ser um bom classificador para diferenciar pacientes com DP de controles saudáveis. Em conclusão, alterações sensoriais em pacientes com DP podem servir como biomarcador precoce, o que possibilitará intervenções mais eficazes e melhoras no prognóstico da doença.