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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This dissertation aims to make a study and processing of two types of signs of neuronal electrical activity. The first was recorded from multielectrode arrays (MEA), in reference to spontaneous activity of neuronal groups grown in cultures. We analyzed two cultures considered inactive, meaning, cultures that after a few days in vitro, there was not a connection between neurons. It was applied two mathematical tools, autocorrelation and power spectral density, allowing an analysis of the signal in time domain and frequency, respectively, trying to verify whether the data recorded from these inactive cultures could be considered as noise from instrumentation. In fact, the results indicate that these signals have similar characteristics to white noise, which disturbs any computer analysis usually performed by researchers in computational neuroscience. Another source of signals used for this study were records of electroencephalography (EEG), collected on 20 patients from the Clinical Hospital of Uberlândia under prior consent. After a clinical examination by qualified professional, an analysis was performed using computational Fourier transform and power spectral density. Through amplitude graphics (Fourier transform) and spectral density, we have realized that the signal energy is concentrated around the frequencies more representative and, in some cases, there was presence of noise from power network. With the phase spectrum, it was possible to conclude that signals with similar frequencies have spectra of similar phase. / Esta dissertação tem como objetivo fazer um estudo e processamento de dois tipos de sinais de atividade elétrica neuronal. O primeiro foi registrado a partir de matrizes multieletrodos (MEA), referentes a atividade espontânea de grupos neuronais em cultura. Foram analisadas duas culturas consideradas como inativas, ou seja, culturas que após alguns dias in vitro, não se verificou a conexão entre os neurônios. Foram aplicadas duas ferramentas matemáticas, autocorrelação e densidade espectral de potência, permitindo uma análise do sinal no domínio do tempo e freqüência, respectivamente, procurando verificar se os dados registrados destas culturas inativas poderiam ser considerados como ruído de instrumentação. De fato, os resultados apontam que estes sinais apresentam características semelhantes ao ruído branco, o qual perturba qualquer análise informática normalmente realizada por pesquisadores em neurociência computacional. Outra fonte de sinais utilizados para este estudo foram registros de eletroencefalografia (EEG), coletados em 20 pacientes do Hospital de Clínicas de Uberlândia sob prévio consentimento destes. Após uma análise clínica por profissional qualificado, foi realizada uma análise computacional utilizando transformada de Fourier e densidade espectral de potência. Através dos gráficos de amplitude (transformada de Fourier) e densidade espectral, percebeu-se que a energia do sinal está concentrada em torno das freqüências mais representativas e, em alguns casos, observou-se presença de ruído de rede elétrica. Com o espectro de fase, foi possível concluir que sinais com freqüências semelhantes apresentam espectros de fase semelhantes. / Mestre em Ciências

Cette thèse présente un système bioélectronique prometteur, l’Hynet. Ce Réseau Hybride (vivant-artificiel) est conçu pour l’étude du comportement à long terme des cellules électrogénératrices, comme les neurones et les cellules betas, en deux aspects : l’individuel et en réseau. Il est basé sur une boucle fermée et sur la communication en temps réel entre la culture cellulaire et une unité artificielle (Matériel, Logiciel). Le premier Hynet utilise des Matrices d’électrodes (MEA) commerciales qui limitent les performances spatiotemporelles du Hynet. Une nouvelle Matrice d’électrodes intelligente (iMEA) est développée. Ce nouveau circuit intégré, analogique et mixte, fournit une interface à forte densité, à forte échelle et adaptative avec la culture. Le nouveau système améliore le traitement des données en temps réel et une acquisition faible bruit du signal extracellulaire. / This thesis presents a promising new bioelectronics system, the Hynet. The Hynet is a Hybrid (living-artificial) Network, developed to study the long-term behavior of electrogenic cells (such as Neurons or Beta-cells), both individually and in a network. It is based on real-time closed-loop communication between a cell culture (bioware) and an artificial processing unit (hardware and software). In the first version of our Hynet, we use commercial Multielectrode Arrays (MEA) that limits its spatiotemporal performances. A new Intelligent Multielectrode Array (iMEA) is therefore developed. This new analog/mixed integrated circuit provides a large-scale, high-density, and adaptive interface with the Bioware, which improves the real-time data processing and the low-noise acquisition of the extracellular signal. / Esta dissertação de doutorado apresenta um sistema bioeletrônico auspicioso, o Hynet. Esta Rede Híbrida (viva e artificial), é concebida para o estudo do comportamento à longo prazo de células eletrogeneradoras (como neurônios ou células beta), em dois aspectos : individual e em redes. Ele é baseado na comunicação bidirecional, em laço fechado e em tempo real entre uma cultura celular (Bioware) e uma unidade artificial (Hardware ou Software). Um primeiro Hynet é apresentado, mas o uso de Matrizes de Eletrodos (MEA) comerciais limita a performance do sistema. Finalmente, uma nova Matriz de Eletrodos Inteligente (iMEA) é desenvolvida. Este novo circuito integrado fornece uma interface adaptativa, em alta densidade e grande escala, com o Bioware. O novo sistema melhora o processamento de dados em tempo real e a aquisição baixo ruído do sinal extracelular.