Navegando por Assunto "Electroencephalography"

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Acesso aberto (Open Access)
Classificação de eletroencefalogramas epiléticos em estado de repouso com aplicação de classificadores lineares e um atributo derivado da densidade espectral de potência
(Universidade Federal do Pará, 2019-12-04) FIEL, José de Santana; PEREIRA JÚNIOR, Antonio; http://lattes.cnpq.br/3239362677711162
Milhões de brasileiros são afetados pela epilepsia e o acesso ao diagnóstico precoce é crucial para o seu tratamento adequado. No entanto, o diagnóstico de epilepsia depende da avaliação de registros eletroencefalográficos (EEG) de longa duração realizados por profissionais treinados, transformando-o em um processo oneroso que não está imediatamente disponível para muitos pacientes no Brasil. Assim, o presente trabalho propõe uma metodologia para a classificação automática do EEG de indivíduos epiléticos, que utiliza registros de EEG de curta duração obtidos com o paciente em repouso. O sistema é baseado em algoritmos de aprendizado de máquina que usam um atributo extraído da densidade espectral de potência dos sinais de EEG. Esse atributo é uma estimativa da conectividade funcional entre os pares de canais de EEG e é chamado debiased weighted phase-lag index (dWPLI). Os algoritmos de classificação foram análise discriminante linear (LDA) e máquinas de vetores de suporte (SVM). Os sinais de EEG foram adquiridos durante o estado interictal, isto é, entre convulsões e não tinham atividade epileptiforme. Registros EEG 11 pacientes epiléticos e 7 indivíduos saudáveis foram utilizados para avaliar o desempenho do método proposto. Ambos os algoritmos atingiram seu desempenho máximo de classificação, 100 % de precisão e área sob a curva de característica de operação do receptor (AUROC), quando um vetor de característica com 190 atributos foi usado como entrada. Os resultados mostram a eficácia do sistema proposto, dado seu alto desempenho de classificação.
Acesso aberto (Open Access)
Estrutura competitiva de redes neurais autoassociativas para classificação de fadiga mental através de sinais de eletroencefalografia
(Universidade Federal do Pará, 2018-12-21) FERREIRA, Mylena Nazaré Medeiros dos Reis; CASTRO, Adriana Rosa Garcez; http://lattes.cnpq.br/5273686389382860
A complexidade da analise da fadiga mental em pessoas saudaveis e evidenciada pela ausencia de perturbacoes especificas no sinal eletroencefalografico e pela singularidade e variabilidade do perfil cognitivo de cada individuo. Identificar esse tipo de estado mental requer a analise de diversos fatores que envolvem o comportamento das regioes cerebrais em diversas faixas de frequencia. No contexto da industria, a fadiga mental compromete a eficiencia da cadeia produtiva ao afetar a percepcao (concentracao e atencao) dos individuos, o que aumenta o risco de acidentes e os custos de producao. Desta forma, o monitoramento da condicao cognitiva faz-se necessario para a manutencao do desempenho produtivo e cognitivo do individuo avaliado. Dentro deste contexto, este trabalho propoe um sistema para classificacao da fadiga mental baseado em uma estrutura competitiva de Redes Neurais Autoassociativas e em sinais obtidos atraves de um eletroencefalografo. O vetor de caracteristicas usado como entrada para o sistema e composto pelas informacoes normalizadas de tres faixas de frequencias (teta, beta e alfa) e quatro metricas que, de acordo com a literatura, diferenciam estados mentais a partir dos dados eletroencefalograficos, em termos de densidade de energia espectral. Os resultados obtidos mostram a eficiencia do sistema proposto e a aplicabilidade das redes neurais autoassociativas para problemas de classificacao de padroes.