Aplicação da entropia de permutação A sinais EEG durante estimulação dinâmica de cenário virtual
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRJ |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11422/7859 |
Resumo: | Os ajustes na integração das informações sensoriais, que ocorrem no córtex devido a perturbações no controle postural, provocam aumento na atividade do córtex, e este aumento da atividade gera o dessincronismo no EEG. Neste estudo, tais perturbações foram causadas por meio de um estímulo visual dinâmico (ED). Uma forma de análise de sinais de EEG é o cálculo da entropia do sinal, que mede o grau de complexidade acerca de uma determinada mensagem ou sinal. Este estudo consistiu no emprego da Entropia de Permutação (PE) para a análise dos registros de EEG obtidos durante ED com o indivíduo nas posições ortostática e sentada. Os resultados evidenciaram uma variação na complexidade do sinal EEG, eliciada pelo estimulo visual dinâmico nas derivações occipitais, parietais e centrais, mas não nas frontais, na faixa de frequência entre 1 e 40 Hz. A análise realizada no ritmo neural beta1 indicou haver alteração na complexidade deste ritmo, mas apenas nas derivações O1 e O2. Os ritmos teta, alfa e beta2 apresentaram variação significativa nas derivações occipitais, parietais e centrais, novamente as derivações frontais não apresentaram variação de complexidade. O ritmo gama não apresentou variação em nenhuma derivação. A análise dos sinais estabilométricos indicou haver variação dos valores de entropia quando tais sinais correspondem ao sentido anteroposterior do balanço dos indivíduos durante o movimento do ED. |
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Os resultados evidenciaram uma variação na complexidade do sinal EEG, eliciada pelo estimulo visual dinâmico nas derivações occipitais, parietais e centrais, mas não nas frontais, na faixa de frequência entre 1 e 40 Hz. A análise realizada no ritmo neural beta1 indicou haver alteração na complexidade deste ritmo, mas apenas nas derivações O1 e O2. Os ritmos teta, alfa e beta2 apresentaram variação significativa nas derivações occipitais, parietais e centrais, novamente as derivações frontais não apresentaram variação de complexidade. O ritmo gama não apresentou variação em nenhuma derivação. A análise dos sinais estabilométricos indicou haver variação dos valores de entropia quando tais sinais correspondem ao sentido anteroposterior do balanço dos indivíduos durante o movimento do ED.Adjustments in the integration of sensory information, which occur in the cortex due to disturbances in postural control, cause an increase in the activity of the cortex, and this increased activity generates the desynchronism in the EEG. In this study, such changes were caused by a dynamic visual stimulus (ED). One form of EEG signal analysis is the calculation of signal entropy, which measures the degree of complexity about a particular message or signal. This study consisted in the use of Permutation Entropy (PE) for the analysis of the EEG records obtained during ED with the individual in the orthostatic and seated positions. The results showed a variation in EEG signal complexity, elicited by dynamic visual stimulation in the occipital, parietal and central leads, but not in the frontal ones, in the frequency range between 1 and 40 Hz. The analysis performed in the beta1 neural rhythm indicated a change in the Complexity of this rhythm, but only on leads O1 and O2. Theta, alpha and beta2 rhythms presented significant variation in the occipital, parietal and central derivations; again the frontal leads did not present a variation of complexity. The gamma rhythm showed no variation in any derivation. The analysis of the stabilometric signals indicated that there is variation of the entropy values when these signals correspond to the anteroposterior direction of the individuals' balance during the movement of the ED.Submitted by Christianne Fontes de Andrade (cfontes@ct.ufrj.br) on 2019-05-10T16:02:20Z No. of bitstreams: 1 877403.pdf: 1059633 bytes, checksum: ac15fcf9f3ef98990917170b6bd4ad8c (MD5)Made available in DSpace on 2019-05-10T16:02:22Z (GMT). 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