Contribuição à automatização da detecção e análise de eventos epileptiformes em eletroencefalograma

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Argoud, Fernanda Isabel Marques
Data de Publicação: 2001
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/82114
Resumo: Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
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spelling Contribuição à automatização da detecção e análise de eventos epileptiformes em eletroencefalogramaEngenharia eletricaEngenharia biomedicaProcessamento de sinaisWavelets (Matemática)Redes neurais (Computação)EpilepsiaCerebro -RadiografiaTese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaO presente trabalho visa propor uma arquitetura de sistema para processamento de sinais eletroencefalográficos (EEG), que utilize métodos e ferramentas de análise não-linear, tais como Transformada Wavelet e Redes Neurais Artificiais (RNAs), com o intuito de fazer-se a detecção e o reconhecimento de descargas epileptiformes do tipo Espícula-Onda (spikes), possivelmente presentes no sinal. O sistema baseado em computador proposto (SIDAPE) transforma os sinais de EEG através de Transformada Wavelet Rápida (FWT) e a representação resultante serve de entrada para um grupo de Redes Neurais Artificiais, as quais fazem a detecção e a classificação das Descargas Epileptiformes. Para o primeiro estágio do sistema desenvolveu-se uma metodologia no sentido de maximizar o aproveitamento da FWT na identificação das descargas epileptiformes do EEG. Assim, determinou-se que, em um conjunto de 47 wavelet kernel conhecidas, a função wavelet coiflet 1 é a que oferece a maior correlação morfológica com as espículas e, por conseqüência, maior grau de compactação na decomposição. Os resultados foram avaliados para a análise de janelas de 15s e o SIDAPE foi capaz de detectar espículas com 98,4% de especificidade, o que indica segurança quanto a detecções positivas.O sistema também apresentou 96,2% de acertos na classificação.Florianópolis, SCAzevedo, Fernando Mendes deDe Pieri, Edson RobertoUniversidade Federal de Santa CatarinaArgoud, Fernanda Isabel Marques2012-10-19T11:42:53Z2012-10-19T11:42:53Z20012001info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisxviii, 185 f.| il., grafs., tabs.application/pdf179949http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/82114porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2014-09-25T21:33:44Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/82114Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732014-09-25T21:33:44Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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