O EEG é um exame comumentemente utilizado para diagnóstico de patologias como a epilepsia ou distúrbios do sono. Ele costuma ser apresentado e interpretado por intermédio da avaliação - em geral, visual - da representação da frequência e amplitude da atividade elétrica global do encéfalo ao longo do tempo. A avaliação deste exame pode ir além desta análise do sinal de onda e sua descrição fenomenológica. Outras formas de representação dos dados de EEG são possíveis e investigadas neste trabalho. O objetivo deste foi o desenvolvimento de um aplicativo que permitisse visualizar os dados de EEG e de uma abordagem de coerência de EEG - denominada PDC - em dispositivos móveis. Este programa pretendeu dar mobilidade ao profissional de saúde e servir também como ferramenta de ensino e aprendizagem. Revisões sistemáticas da literatura mostraram a viabilidade de tal desenvolvimento. Há diversas abordagens na literatura, porém, não foi localizado nenhum estudo mais profundo quanto a eficácia das ferramentas disponíveis. Pretendeu-se corrigir tal carência propondo-se uma metodologia de avaliação sistemática com o auxílio de distintos usuários com diferentes níveis de habilidade em análise de EEG. Isto permitirá introduzir critérios objetivos para verificar a viabilidade da ferramenta proposta bem como permitirá estabelecer parâmetros de comparação entre diferentes propostas. / An electroencephalogram (EEG) is a test that measures and records the global electrical activity of brain. It\'s commonly used for diseases diagnosis, such as epilepsy and sleep disorders. It\'s often displayed and interpreted observing - visually, nearly always - the waveform representation of brain electrical activity. That interpretation may go one step further signal waveform analysis and its phenomenological description. Alternative ways are possible and are investigated here. The present work deals with the development of an mobile application to show EEG data and an EEG coherence approach - called PDC. It intends provide a mobility option to healthcare professionals and be used as teaching and learning tool. Systematic reviews have shown the feasibility of such development. There are several approaches to similar applications, in the literature. However, was not found any study on the effectiveness of the available tools. We developed a methodology proposal for the systematic evaluation to fill this gap. It will be performed with the aid of different users with distinct skill levels in EEG analysis. This will introduce objective criteria to verify the proposed tool practicability and establish parameters for comparing different proposals.

Made available in DSpace on 2013-08-07T19:04:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000438275-Texto+Completo-0.pdf: 12783566 bytes, checksum: d6ff8fd347a19bd2c64de39963e3e8f0 (MD5) Previous issue date: 2012 / Background: Anticipation of epileptic seizures may allow acute interventions to reduce physical and psychosocial harm associated with unexpected attacks. Recent data suggest that electrical abnormalities evolve during many hours before a seizure and these may potentially be clinically identified as seizure prodromes. Objectives: We aimed to determine, in an objective and verifiable fashion, the types, prevalence, sensitivity, specificity and predictive value of seizure prodromes in patients with refractory partial epilepsies, as well to study the clinical and psychiatric correlates of these premonitory symptoms. Methods: We studied 55 adult patients who had at least one focal seizure recorded during of video-EEG monitoring. Patients noted any symptoms they associated with impending seizures and that information was complemented daily by entering actual seizure occurrence according to video- EEG. Detailed clinical and psychiatric data were then correlated with the occurrence of prodromes. Results: Thirty-six patients (65%) reported prodromal symptoms, a median of 12 hours before seizures. Half were related to mood changes. Female sex, higher baseline seizure frequency and a history of more severe depressive disorders independently correlated with the occurrence of prodromes. Mean specificity and PPV slightly above 80% contrasted with sensitivity and NPV slightly below 60%.Conclusion: Seizure prodromes in the context of presurgical evaluation are common in adult patients with medically refractory seizures and should be discussed with patients as a means to anticipate seizures and thus minimize harm. Development of acute interventions to prevent seizures at the time of prodromes is an attractive possibility. / Introdução: A antecipação de crises epiléticas pode permitir intervenções agudas para reduzir danos físicos e psicológicos associados à ocorrência de crises inesperadas. Dados recentes sugerem que anormalidades elétricas desenvolvem-se durante muitas horas antes de uma crise, podendo ser clinicamente identificadas como pródromos de crises epilépticas. Objetivos: Nosso estudo se propôs a determinar, de forma objetiva e verificável, os tipos, a prevalência, a sensibilidade, a especificidade e o valor preditivo dos pródromos em pacientes com epilepsia parciais refratárias, assim como estudar os correlatos clínicos e psiquiátricos destes sintomas premonitórios.Métodos: Foram estudados 55 pacientes adultos, com pelo menos uma crise parcial gravada por monitoração por vídeo-EEG. Os pacientes observaram diversos sintomas que foram associados às crises iminentes, e estas informações foram registradas diariamente e complementadas pelos dados do registro da ocorrência real de crise epiléptica, de acordo com o vídeo-EEG. Dados clínicos e psiquiátricos detalhados foram correlacionados com as ocorrências de pródromos. Resultados: Trinta e seis pacientes (65%) relataram sintomas de pródromos, ocorrendo em uma mediana de 12 horas antes das crises epilépticas. Metade destes sintomas foram relacionados à alteração de humor. Sexo feminino, frequência de crises alta e história de transtorno depressivo grave, foram correlacionados, de modo independente, com a ocorrência dos pródromos. A especificidade média e o VPP ficaram um pouco acima de 80%, contrastando com a sensibilidade, e o VPN, um pouco abaixo de 60%.Conclusão: Pródromos, em um contexto de avaliação pré-cirúrgica, são comuns em pacientes com crises refratárias à medicação, devendo os mesmos ser discutidos com os pacientes, como um meio de antecipar as crises epilépticas e, assim, minimizar os danos ocasionados por estas. O desenvolvimento de intervenções agudas, para prevenir as crises no momento em que os pródromos ocorrem, torna-se uma possibilidade interessante.

Made available in DSpace on 2015-12-06T23:44:56Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011 / BV UNIFESP: Teses e dissertações

Made available in DSpace on 2015-12-06T23:45:23Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012 / O principal objetivo deste estudo foi determinar a prevalencia do Bruxismo do sono (BS) na populacao da cidade de São Paulo (Brasil), a partir de uma amostra representativa de 1042 individuos com idade variando de 20 a 80 anos, utilizando questionarios e exame de polissonografia (PSG). As associacoes do BS com as caracteristicas socio-demograficas, parametros do sono, disturbios e queixas do sono, ansiedade, depressao e dor orofacial tambem foram objetos dessa pesquisa. A prevalencia foi estabelecida da seguinte maneira: 1) individuos que relataram apresentar BS por meio de questionarios, 2) individuos diagnosticados apresentar BS apos a analise eletromiografica dos musculos masseter e temporal nos exames polissonograficos. Depois da analise polissonografica os sujeitos foram distribuidos em 3 grupos: sem a presenca de BS, BS leve e BS moderado/grave. Os resultados mostraram que a prevalencia do BS, por meio de questionario e PSG, foi de 5,4%. Utilizando exclusivamente a PSG como criterio de diagnostico, a prevalencia foi de 7,3%. Alem disso, uma prevalencia de 12,4% foi encontrada quando analisamos apenas as queixas de BS, independente da PSG. Do grupo com BS (5,4%), 26 apresentaram baixa frequencia de atividade motora e 30 uma frequencia moderada/alta. Encontramos uma maior quantidade de atividade motora na fase 2 do sono, bem como um maior numero de episodios fasicos em todas as fases do sono. Ocorreu um menor tempo de vigilia apos inicio do sono no grupo com BS. Foi verificada associacao entre BS e insonia, maior nivel de escolaridade e IMC normal/sobrepeso. Nao encontramos associacao entre dor orofacial e BS. Esses resultados indicam a relevancia do uso da PSG como metodo de diagnostico preciso de BS em conjunto com aplicacao de dois questionarios, e reforca a evidencia que BS requer uma investigacao detalhada das queixas associada a um instrumento objetivo / BV UNIFESP: Teses e dissertações

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017. / Made available in DSpace on 2017-10-10T04:14:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 348503.pdf: 2350792 bytes, checksum: 4f841d9961de954ac8230ecb83747166 (MD5) Previous issue date: 2017 / Nesta tese, é proposta uma nova abordagem para o processamento do sinal de eletroencefalograma (EEG) aplicado à interface cérebro-máquina (ICM) baseado em imagética motora (IM). A nova abordagem consiste em introduzir graus de liberdade aos classificadores baseados em Padrões Espaciais Comuns (CSP - Common Spatial Pattern) mais Análise Discriminante Linear (LDA - Linear Discriminant Analysis) e um classificador baseado na distância de Riemann. Os graus de liberdade correspondem a uma transformação para os sinais que é expressa como uma parametrização das matrizes de covariância. Esses parâmetros são determinados resolvendo um problema de otimização convexa com restrições de Desigualdades Matriciais Lineares (LMI - Linear Matrix Inequalities). Estes problemas são formulados para destacar propriedades que melhoram a discriminação de sinais de diferentes classes. A fim de reduzir a demanda computacional dos problemas de otimização, uma representação compacta dos sinais EEG é usada para expressar a parametrização da matriz de covariância e reduzir a dimensão do problema. O conteúdo espectral dos sinais é explicitamente encontrado nos coeficientes da representação compacta que são obtidos eficientemente projetando os sinais numa base sinusoidal definida em uma faixa de frequências de interesse. Esta propriedade permite emular a estratégia de filtro de passa-faixa a partir dos coeficientes da nova representação com redução no custo computacional. Os resultados, em termos de acurácia de classificação, foram ilustrados através de um conjunto de dados de sinal EEG registrado durante a execução de tarefas cognitivas de imagética motora. Estes conjuntos de dados estão disponíveis online gratuitamente e foram gerados por duas competições internacionais, promovidos para testar e validar algoritmos aplicados a sistemas ICM. Embora os resultados obtidos possam ser melhorados, a introdução e ajuste dos novos graus de liberdade propostos nesta tese provaram ser uma alternativa viável para obter melhores taxas de acurácia na classificação do sinal quando comparados com os métodos convencionais, via Riemann e via CSP -LDA. Outro aspecto interessante é que a representação compacta permite reduzir drasticamente o custo computacional de métodos baseados em CSP e filtros de frequência sub-banda sem comprometer o desempenho da ICM.<br> / Abstract : In this thesis, a new approach is proposed for the electroencephalogram (EEG) signal processing applied to brain-computer interface (BCI) based on motor imagery (IM). The new approach consists of introducing degrees of freedom to the classifiers based on Common Spatial Patterns (CSP) plus Linear Discriminant Analysis (LDA) and a classifier based on Riemann distance. The degrees of freedom correspond to a transformation to the signals which is expressed as a parameterization of the covariance matrices. These parameters are determined by solving a convex optimization problem with Linear Matrix Inequalities (LMI) constraints. These problems are formulated to highlight properties that improve discrimination of signals from different classes. In order to reduce the computational demand of the optimization problems, a compact representation of the EEG signals is used to express the parameterization of the covariance matrix and reduce the dimension of the problem. The spectral content of the signals is explicitly found in the coefficients of the compact representation which are obtained efficiently by projecting the signals on a sinusoidal basis defined in a range of frequencies of interest. This property allows to emulate the pass-band filter strategy from the coefficients of the new representation. The results, in terms of classification accuracy, were illustrated through an EEG signal dataset recorded during the execution of cognitive tasks of motor imagery. These datasets are available online for free and they were generated by two international competitions, promoted to test and validate algorithms applied to BCI systems. Although the results obtained can be improved, the introduction and adjustment of the new degrees of freedom proposed in this thesis have proved to be a viable alternative to obtain better accuracy rates in the signal classification when compared with the conventional methods, via Riemann and via CSP-LDA, specially when the classical methods offer poor results. Another interesting aspect is that the compact representation allows to drastically reduce the a computational cost of methods based on CSP and frequency sub-band filters without compromising BCI performance.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017. / Made available in DSpace on 2017-10-17T03:23:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 348502.pdf: 5350635 bytes, checksum: fb05177813d42ef5ccadb6bda5c71fc7 (MD5) Previous issue date: 2017 / Abstract : This work presents the design, implementation, and testing of a Brain-Computer Interface (BCI) system based on µ-waves to control the navigation of a drone. BCI systems perform the translation of brain signals into commands to communicate with external applications. The µ rhythm is a type of brain signal response to motor activity which can be easily measured by electroencephalography (EEG). For this reason, µ-waves based BCI systems have been extensively explored in the literature as a way of enabling patients with compromised neuromotor functions to interact with the outside world. To implement the signal processing and application interface routines, a software platform was built based on well-established filter and classification techniques, such as the Common Spatial Patterns (CSP) and the Linear Discriminant Analysis (LDA). For interfacing with the drone, an algorithm for translating the classifier outputs into drone commands was proposed. In addition, the acquisition of brain waves was performed by a low-cost and open-hardware EEG amplifier called OpenBCI. The validation of the designed system was performed using public and an acquired motor imagery EEG datasets, which were supplied to the platform to simulate the real-time performance of the system. The tests, conducted in a drone simulator, demonstrated the correct operation of the proposed methodology and the designed system.<br> / Este trabalho apresenta o projeto, implementação e teste de um sistema de Interface Cérebro Máquina (BCI) baseado em ondas µ para o controle da navegação de um drone comercial. Sistemas BCI realizam a tradução dos sinais cerebrais em comandos que podem ser usados para ativação e controle de aplicações externas. O ritmo µ é um tipo de resposta cerebral que é modulado através da atividade motora e pode ser facilmente medido através de eletroencefalografia (EEG). Por este motivo, sistemas BCI baseados em ondas µ tem sido extensivamente explorados na literatura como uma forma de permitir que pacientes com sistema neuromotor comprometido interajam com o ambiente externo. Neste trabalho, uma plataforma de software foi desenvolvida para implementar as rotinas de processamento de sinal e de interface com a aplicação. Ténicas bem estabelecidas como o filtro espacial CSP e o classificador LDA foram utilizadas para realizar a de-tecção dos padrões cerebrais. Além disso, é proposta uma metodologia para traduzir o sinal de saída do classificador em comandos que podem ser diretamente enviados para o drone. Para aquisição dos sinais de EEG, um amplificador de baixo custo e open-source chamado Open-BCI foi utilizado. A implementação do sistema foi validada através de um conjunto de dados público, que foram utilizados na plataforma como forma de simular o comportamento em tempo-real do sistema. Os testes de aplicação foram conduzidos em um simulador do drone, o que demonstrou o correto funcionamento da metodologia proposta e do sistema desenvolvido.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Ceilândia, Programa de Pós-Graduação em Ciências e Tecnologia em Saúde, 2015. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-01-18T15:55:54Z No. of bitstreams: 1 2015_ThiagoVilelaLemos.pdf: 7295267 bytes, checksum: 4a9540da1e72feda4137b1c19ce1de45 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-02-25T13:51:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_ThiagoVilelaLemos.pdf: 7295267 bytes, checksum: 4a9540da1e72feda4137b1c19ce1de45 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-25T13:51:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_ThiagoVilelaLemos.pdf: 7295267 bytes, checksum: 4a9540da1e72feda4137b1c19ce1de45 (MD5) / Objetivos: O objetivo deste estudo é avaliar o comportamento da temperatura, da atividade eletromiográfica (EMG), da força muscular, da amplitude de movimento (ADM) e da atividade eletroencefalográfica (EEG), após a aplicação da Kinesio Taping (KT) no músculo reto femoral, com diferentes tensões e direções. Metodologia: Trata-se de um ensaio clínico randomizado e cego, com uma amostra de 32 sujeitos jovens saudáveis, divididos em dois grupos (n=16). No grupo A, a KT foi aplicada sobre a região do músculo reto femoral do membro dominante, no sentido de origem para inserção muscular (facilitação) e, no grupo B, da inserção para origem (inibição). O membro não dominante foi usado como controle, sem a KT. No primeiro dia a KT foi aplicada com 0% de tensão, no segundo dia com 10 a 15% de tensão e no terceiro dia com a tensão total de 75 a 100%. As avaliações foram realizadas antes, imediatamente após a aplicação da KT, e 24 horas com a presença da bandagem. Antes de cada aplicação, a musculatura foi submetida a uma vibração mecânica sobre o tendão patelar, a fim de provocar uma situação basal de desequilíbrio neuromuscular em todos os grupos. Resultados: Quando comparada a temperatura intra grupos, não houve diferença significativa entre o membro experimental, submetido às aplicações de KT, e o membro não dominante, o controle. No entanto, a temperatura do grupo A, com 24hs na tensão à 75%, obteve diferença significativa, com redução da temperatura, tanto no membro experimental (p=0,004) como no membro controle (p=0,005), entre os grupos. Quando avaliado a EMG o membro experimental do grupo A apresentou resultados significativos nos momentos pré e pós KT (p=0,003) e pós e 24hs (p=0,009) sem tensão; também pré e 24hs (p=0,009), pós e 24hs (p=0,002) a 10% de tensão; e pré e 24hs (p=0,006) a 75% de tensão. O grupo B também apresentou resultados significativos com 0% (p=0,002) e com 10% de tensão (p=0,02). Quando avaliada a força e a ADM entre os grupos não houver resultados significativos. Na EEG ocorreram alterações principalmente nas ondas Alfa e Beta no grupo A, porém os resultados não foram significativos provavelmente em decorrência da grande perda amostral. Conclusão: Conclui-se, a partir da metodologia proposta nesse estudo, que a Kinesio Taping aplicada sobre o músculo reto femoral não induz a alterações na temperatura local, na força muscular e na amplitude de movimento articular. Os valores absolutos da atividade eletroencefalográfica (EEG) sugerem alterações em áreas motoras, no entanto, sem relevância estatística. Na atividade eletromiográfica (EMG) ocorreram alterações significativas, porém, sem relação direta com a direção de aplicação. As maiores alterações desse sinal ocorreram nas aplicações de baixas tensões da KTT, sendo, 10% e nenhuma tensão. / Objectives: The aim of this study is to evaluate the temperature, the electromyographic (EMG) activity, the muscle strength, the range of motion (ROM), and electroencephalographic (EEG) after the Kinesio Taping (KT) application on the Rectus Femoral with different tensions and directions. Methods: This is a controled, randomized, blind clinical trial with a sample of 32 healthy young subjects, divided into two groups (n=16). Group A, the KT was applied on the dominant limb from the muscle origin to its insertion (facilitation), and Group B, from the insertion to its origin (inhibition). The nondominant limb was used as the control of this study without the KT. On the first day KT was applied with 0% of tension, on the second day with 10 to 15%, and on the third day with the total tension of 75 to 100%. The evaluations were performed before, immediately after the KT application, and 24 hours with the tape. Before each application, the muscle was subjected to a mechanical vibration of its tendon (patellar) in order to cause a neuromuscular imbalance. Results: The results from this study when evaluated the strength and ROM between the groups didn’t show any significant results. Significant results were presented in these outcomes when was compared the differentes moments on the experimental limb, but almost the same happenned with the control limb. When the EMG was evaluated, the experimental limb of the group A showed significant results on pre and post KT (p=0,003), and post with 24 hours (p=0,009) without tension; also on pre and 24h (p=0,009), and post with 24h (p=0,002) at 10% tension; pre with 24h (p=0,006) at 75% tension. The group B also showed significant results with 0% (p=0,002), and with 10% of tension (p=0,02). However, the temperature of the group A, in 24 hours at 75% tension had a significant difference, obtained a reduction in the temperature, both it happenned on the experimental limb (p=0,004) and also on the control limb (p=0,005) between the groups. The EEG had several changes most on the Alpha and Beta waves on group A, but due to a large sample loss due to corrupted data, the results were not statistically significant. Conclusion: There are no changes in the local temperature, muscle strength and range of motion, so changes have occurred in electroencephalographic activity (EEG), but without statistical significance. Electromyographic (EMG) activity had some statistically significant changes, but not directly related to the direction of application, and the major changes occurred on the applications with low KTT tension like 10%.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Artes, Departamento de Artes Visuais, 2014. / Submitted by Ana Cristina Barbosa da Silva (annabds@hotmail.com) on 2014-12-08T15:37:29Z No. of bitstreams: 1 2014_MarxMenezes.pdf: 4281748 bytes, checksum: 05adb88d642e42d434389d61b28c9b3c (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2014-12-08T18:30:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_MarxMenezes.pdf: 4281748 bytes, checksum: 05adb88d642e42d434389d61b28c9b3c (MD5) / Made available in DSpace on 2014-12-08T18:30:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_MarxMenezes.pdf: 4281748 bytes, checksum: 05adb88d642e42d434389d61b28c9b3c (MD5) / Os avanços alcançados na área da neurociência nos levam a visualizar possibilidades criativas de desenvolvimento de sistemas baseados em Interface Cérebro Máquina (ICM). Utilizando técnicas de processamento de sinais e reconhecimento de padrões é possível extrair informações importantes dos sinais emitidos por um processo de eletroencefalografia. De caráter teórico-prático, esta pesquisa estuda e analisa os sinais cerebrais capturados por meio de um aparelho comercial de eletroencefalograma (EEG) para embasar o desenvolvimento de uma ICM gráfica capaz de possibilitar que o usuário interaja com imagens e sons por meio de seus sinais neurais. O foco deste estudo está, portanto, na experiência do usuário pela experimentação do processo interativo. Para isso, foram analisados os tipos de ICMs existentes, desde as suas tecnologias antecessoras até as atualmente disponíveis no mercado. Também, foram estudados os tipos de sinais neurais mais utilizados nessas interfaces. Para o entendimento da poética envolvida neste processo, foram analisadas obras de artistas nacionais e internacionais que utilizam dispositivos tecnológicos midiáticos. Estes estudos foram a base para a construção das ICMs criadas, indicando pré-requisitos, poéticas e parâmetros para o seu desenvolvimento, tendo como principal ferramenta o aparelho de EEG MindWave. Foram realizadas investigações e análises reflexivas quanto aos níveis de interatividade propiciados aos usuános, sob a perspectiva de concentração e relaxamento do usuário. A pintura Mona Lisa de Leonardo DaVinci foi utilizada para compor os processos de construção das duas ICMs criadas. O resultado desta interação é a formação de padrões visuais e sonoros, atribuindo-lhes novas concepções, movimentos e sensações, em um contexto poético. Por fim, são discutidos os resultados obtidos, e indicados futuros desdobramentos deste estudo. Desta forma, espera-se que esta pesquisa possa auxiliar no debate de conceitos e conhecimentos sobre arte digital. ____________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The advances made in neuroscience lead us to see creative possibilities for developing systems based on Brain Machine Interface (BCI). Using techniques of signal processing and pattern recognition is possible to extract important information from signals emitted by a process of electroencephalography. Character of theoretical and practical, this research studies and analyzes brain signals captured by a commercial apparatus electroencephalogram (EEG) to support the development of a graphical ICM able to enable the user to interact with images and sounds through their signs neural. The focus of this study is therefore in the expenence of the user trial by the interactive process. For this, the existing types of ICMs were analyzed from its predecessors to the technologies currently available on the market. Types of neural signals most commonly used in these interfaces were also studied. To understand the poetics involved in this process, works of national and intemational media artists who use technological devices were analyzed. These studies were the basis for the construction of ICMs created, indicating prerequisites, poetic and parameters for its development, having as main tool the MindWave EEG apparatus. Investigations and reflexive analysis for leveis of interactivity to be provided to users, from the perspective of user concentration and relaxation were performed. The Mona Lisa painting by Leonardo DaVinci was used to compose the processes of construction of the two ICMs created. The result of this interaction is the formation of visual and sound pattems, giving them new ideas, movements and sensations in a poetic context. Finally, we discuss the results and future developments of this study indicated. Thus, it is expected that this research will assist in the discussion of concepts and knowledge about digital.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2012. / Submitted by Elna Araújo (elna@bce.unb.br) on 2012-07-23T21:07:15Z No. of bitstreams: 1 2012_IaraMoreiraFrondana.pdf: 1802825 bytes, checksum: af77ac073d2c7223ec002546d0407e82 (MD5) / Approved for entry into archive by Patrícia Nunes da Silva(patricia@bce.unb.br) on 2012-07-26T01:10:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_IaraMoreiraFrondana.pdf: 1802825 bytes, checksum: af77ac073d2c7223ec002546d0407e82 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-07-26T01:10:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_IaraMoreiraFrondana.pdf: 1802825 bytes, checksum: af77ac073d2c7223ec002546d0407e82 (MD5) / Este trabalho concentra-se na investigação do uso de Modelos de Markov Ocultos (HMM) para classificação de sinais de eletroencefalograa (EEG) obtidos por estímulos visuais. EEG e um biopotencial que possui grande aplicação na área médica, tanto para diagnósticos quanto para a investigação de sistemas de interface entre cérebro e computador (BCI - Brain-Computer Interfaces). A bibliografia recente apresenta vários estudos sobre aplicação de modelos HMM para classificação de sinais de EEG e mostram que o HMM é adequado por ser um modelo genérico que abrange diversas complexidades que surgem em dados de séries temporais. Este trabalho está dividido em três partes. Primeiro é apresentado o modelo HMM, o processo de estimação a ser utilizado e os critérios AIC e BIC para seleção dos modelos. A segunda parte apresenta estudos de simulação que utilizam diferentes condições amostrais para avaliar o procedimento de estimação, qualidade das estimativas e critérios de seleção. Finalmente, e feito o uso de um processo de estimação que inicializa o algoritmo EM com diferentes conjuntos de pontos iniciais aleatórios, para classificar sinais de EEG. Os sinais foram obtidos de estímulos visuais num estudo experimental conduzido por pesquisadores da Universidade do Texas em El Paso. As simulações realizadas mostram que os resultados obtidos para os estimadores são adequados e o critério AIC é superior ao BIC na indicação da ordem apropriada para o modelo. O estudo com dados experimentais apresenta indicações de que o modelo HMM consegue identificar as diferenças entre os sinais captados quando são comparados grupos de estímulos visuais envolvendo figuras abstratas e expressões aritméticas. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This work focus in the investigation of Hidden Markov Models (HMM) applied to classification of electroencephalograph (EEG) data obtained by visual stimuli. EEG is a biopotencial signal with large application in medical el, as in diagnosis of diseases and investigation of brain-computer interfaces (BCI). The recent literature presents several studies on application od HMM models for classification of EEG signals and show that the HMM is suitable for being a generic model that includes several complexities arising in time series data. This work is divided into three main parts. First, it introduces the HMM model, the estimation process to be used and the AIC and BIC criteria for choosing models. Then the work presents simulation studies using different sampling conditions for evaluating the estimation procedure, quality of the estimates and selection criteria. Finally, it is used an estimation process for classification od EEG signals using different sets of random starting points for initialization of an EM algorithm. For the application study, EEG signals were obtained from visual stimuli in an experimental study conducted by researchers at the University of Texas at El Paso. The simulation study showed that the results obtained are suitable for the estimators and the AIC criterion is superior to the BIC criteria when indicationg the proper order for the model. The application in experimental data indicated that the HMM model can identify differences between signals obtained from visual stimuli involving abstract figures and arithmetic expressions.

Muito embora a eletroencefalografia continue sendo amplamente empregada no estudo e diagnóstico da epilepsia, as imagens funcionais de ressonância magnética tornaram-se uma das principais ferramentas de acesso não invasivo às funções normais do cérebro. Atualmente, é uma realidade clínica a aplicação dessas técnicas para o mapeamento pré-cirúrgico e também nos estudos básicos em neurociência. Entretanto, em muitos casos é necessário um estudo combinado dessas duas técnicas. De um modo geral os sinais obtidos em experimentos de ressonância magnética funcional (fMRI) devem ser processados a fim de revelar o mapa de ativação, relativo ao estímulo aplicado. Entretanto até a presente data não há um método consensual para a análise dos sinais de fMRI. Nesse sentido, apresentamos nesse trabalho dois novos métodos para a análise de sinais de fMRI baseados em conceitos de teoria de informação utilizando a entropia de Tsallis. O primeiro método consiste em uma alternativa para análise de fMRI obtida através de paradigmas evento-relacionados, sem que a forma da resposta ao estímulo seja levada em conta. Utilizando a teoria de informação, consideramos a evolução temporal da entropia do sinal sem realizar nenhuma hipótese sobre a forma da função de resposta. O método se mostrou capaz de discriminar regiões ativas e não ativas em paradigmas motores e visuais. Através de simulações, observamos que o nosso método se apresenta mais estável com o o aumento do ruído quando comparado com o método clássico. O segundo método que desenvolvemos para análise de dados de fMRI (paradigmas em bloco) baseia-se no conceito de informação mútua generalizada (GMI). Neste sentido, obtivemos um amplo espectro de resultados dependentes do parâmetro q de Tsallis. Assim, realizaram-se análises em dados simulados de modo a construir as curvas características de um sistema receptor (curvas ROC). Determinando os parâmetros que avaliam a qualidade das curvas otimizamos os valores de q . Tanto os resultado obtidos das simulações quanto os obtidos através de imageamento em voluntários forma analisados comparando-se os métodos clássicos com o GMI. Outrossim, a determinação do foco epileptogênico é de grande interesse no diagnóstico e profilaxia da epilepsia. Essa determinação envolve muitas vezes a detecção da atividade anormal que ocorre entre as crises (atividades interictais). Esta tarefa demanda muito tempo dos neurofisiologistas por ser realizada através de inspeção visual. Os eventos anormais mais comumente observados apresentam duas componentes, uma de alta freqüência (ponta) e outra de mais baixa (onda). Assim sendo, desenvolvemos um algoritmo que se utiliza do conceito de multiresolução para detecção automática das atividades anormais e localização aproximada do foco epileptogênico. Como resultado, a localização do foco obtida através do algoritmo coincidiu com a indicada pelo neurofisiologista através da metodologia usual. As duas técnicas EEG e fMRI juntamente com os métodos propostos constituem o primeiro passo para um sistema de auxílio diagnóstico e planejamento cirúrgico.