Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-07-20T20:41:33Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Leonardo Vieira Bruto da Costa.pdf: 4554476 bytes, checksum: e6e812b2934160c3c154d2456daa9036 (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-07-23T17:27:04Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Leonardo Vieira Bruto da Costa.pdf: 4554476 bytes, checksum: e6e812b2934160c3c154d2456daa9036 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-23T17:27:04Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Leonardo Vieira Bruto da Costa.pdf: 4554476 bytes, checksum: e6e812b2934160c3c154d2456daa9036 (MD5) Previous issue date: 2017-03-14 / O oceano Atlântico é um dos principais sistemas responsáveis pela absorção de CO₂ atmosférico. Entretanto, sua região tropical se caracteriza como fonte de CO₂ atmosférico. Neste trabalho utilizamos dados coletados a partir de um cruzeiro oceanográfico envolvendo a região da pluma do Rio Amazonas (Camadas Finas III – CF3, Outubro 2012), e de um sistema de boia fundeada (PIRATA 8ºN-38ºW, 20082011), para analisar a variabilidade espaço-temporal do fluxo de CO₂ (FCO₂) na borda oeste do Atlântico tropical. Com relação à variabilidade espacial, o cálculo da fCO₂sw, a partir dos dados de alcalinidade total (1450 <TA< 2394 µmol.kg⁻¹) e de carbono inorgânico dissolvido (1303 <DIC< 2062 µmol.kg⁻¹), amostrados ao longo do trajeto do cruzeiro CF3, resultou num valor médio de 407,8 µatm com um FCO₂ variando entre -8,6 e +8,4 mmol.m⁻².d⁻¹. Espacialmente, a região foi caracterizada como fonte de CO₂ para atmosfera (75% das amostras), entretanto a região inicial de influência da pluma do Rio Amazonas, onde foram verificados baixos valores de SSS, funciona como um sumidouro de CO₂ atmosférico. Temporalmente, as análises dos dados de vento, chuva, temperatura e salinidade da boia PIRATA 8ºN-38ºW permitiram evidenciar dois períodos sazonais. Um primeiro período (janeiro a julho) apresentou uma fCO₂sw média de 378,9 µatm, sendo caracterizado por baixas variações de salinidade na região da boia. Nesses meses a variabilidade de fCO₂sw pôde ser expressa em função das variações de SST (fCO₂sw = 24,4*SST - 281,1 com r² = 0,8). No segundo período, de agosto a dezembro, a fCO₂sw média registrada foi de 421,9 µatm com variabilidade interanual. Nestes outros meses a região se encontra submetida à ação simultânea de diferentes forçantes meteoceanográficas, tais como: (a) precipitação induzida pela presença da Zona de vertical de águas subsuperficiais ricas em CO₂, decorrentes do bombeamento de Ekman. Os dados analisados evidenciaram ainda a existência de oscilações de alta frequência de fCO₂2sw (períodos inferiores a 24 horas), que foram associadas a dois mecanismos distintos: (a) oscilações positivas de fCO₂sw associadas a rápidos aumentos da SST, resultantes por sua vez da variação da radiação solar associada a reduções bruscas de cisalhamento do vento e de perda de calor latente por evaporação (mecanismo WES: Wind-Evaporation-SST); (b) oscilações negativas de fCO₂sw associadas a altas precipitações e/ou advecção oceânica horizontal, que reduzem a SSS. Temporalmente, a região da boia PIRATA 8ºN-38ºW apresentou-se com fonte de CO₂ para atmosfera durante todo o ano, podendo atuar como sumidouro no primeiro período (e.g. 2009). FCO₂ resultou numa defasagem de 10% ao utilizar dados diários e de 30% com dados mensais quando comparado aos dados horários. No balanço anual para o ano de 2008, o uso de dados mensais resultou numa diferença maior que 50% em relação aos dados horários. Demonstrando a necessidade da utilização de dados de alta frequência para real estimativa do balanço de CO₂ na borda oeste do Atlântico Tropical Norte. / The Atlantic Ocean is one of the major systems responsible for the absorption of atmospheric CO₂. However, the tropical region is characterized as a source of CO₂. In this work, we used data collected from an oceanographic cruise involving the region of the Amazon River plume (Camadas Finas III - CF3, October 2012), and a float system (PIRATA 8ºN-38ºW, 2008-2011), for analyzed the space-time variability of the CO₂ flux (FCO₂) on the western edge of the tropical Atlantic. For the spatial variability, the fCO₂sw was calculated from the total alkalinity (1450 <TA< 2394 µmol.kg⁻¹) and dissolved inorganic carbon (1303 <DIC< 2062 µmol.kg⁻¹) sampled along the track of the CF3 cruise and showed a mean value of 407.8 µatm which resulted in a FCO₂ ranged between -8.6 to +8.4 mmol.m⁻².d⁻¹. Spatially, the region was characterized as a source of CO₂ to the atmosphere (75% of the sampled); however the initial region of influence of the Amazon River plume, where low salinity values were verified, fuctions as a sink of atmosphere CO₂. For the temporal variability, the analysis of wind, rain, SST and SSS data of the PIRATA buoy 8ºN38ºW showed two seasonal periods. A first period (January to July) presented an average fCO₂sw of 378.9 μatm, with low salinity variations on all the years analyzed. In those months the variability of fCO₂ could be expressed as a function of the variations of SST (fCO₂sw = 24.4 * SST - 281.1 with r² = 0.8). In the second period, from August to December, the mean fCO₂ recorded was 421.9 μatm with interannual variability. In these other months the which were associated to two distinct mechanisms: (a) positive oscillations of fCO₂sw associated with rapid increases in SST, resulted from the variation of the solar radiation associated to abrupt reductions of wind shear and latent heat loss by evaporation (positive WES: Wind-Evaporation-SST feedback mechanism); (b) negative oscillations of fCO₂sw associated with high precipitation and / or horizontal ocean advection, which reduced SSS. Temporally, the region of the PIRATA buoy 8ºN-38ºW showed as a source of CO₂ to the atmosphere during all the year with possibility act as a sink of atmosphere CO₂ only in the first period (e.g. 2009). The FCO₂ bias was 10% less using daily data and 30% less with monthly data compared the hourly data. The annual CO₂ balance for the year 2008 resulted in a difference greater than 50% using hourly data as monthly data. So, for real estimate of the CO₂ balance at the west edge of the Tropical North Atlantic it is necessary to use high frequency data.

A eletroencefalografia (EEG) é uma das evidências tomadas na avaliação de indicação cirúrgica, em casos de pacientes portadores de epilepsia refratária a medicamentos, que pode auxiliar na localização da área responsável pela origem das crises epilépticas. Ao longo das últimas décadas, além das bandas de frequências já tradicionalmente avaliadas (até cerca de 40Hz), a EEG tem despertado o interesse de pesquisadores também para bandas de frequências mais altas. Passaram a ser encontradas evidências de que oscilações de alta frequência, conhecidas por HFO (High Frequency Oscillations), podem ser usadas como biomarcadores de epilepsia. Diversos estudos têm sido realizados em busca de uma melhor compreensão sobre HFO, a fim de viabilizar sua utilização em aplicações clínicas. Entretanto, características não lineares e de complexidade, que podem contribuir na análise de sinais com origem em sistemas biológicos, não têm sido investigadas neste tipo de sinais. Este estudo propôs a investigação de características extraídas de sinais de EEG com presença de HFO, de pacientes portadores de epilepsia refratária, através de métodos considerados como de análise não linear. Análise de Dinâmica Simbólica, Análise de Flutuações Destendenciadas (DFA), Entropia Multiescala (MSE) e Análise qSDiff foram aplicadas em segmentos de sinais de EEG intracraniano, amostrados a 5kHz, de pacientes portadores de epilepsia refratária, e também em alguns sinais simulados de características conhecidas para fins de comparação. Os resultados dos diferentes métodos investigados apontaram características semelhantes entre os segmentos de EEG analisados e séries simuladas de ruído browniano, sugerindo que os sinais de EEG em geral têm perfil bastante suavizado, são não estacionários e exibem correlações de longo alcance. Foram também levantadas evidências de que tanto HFO quanto os segmentos de EEG onde estão inseridas têm padrões mais regulares de variação e são menos complexas que segmentos de EEG sem HFO, sugerindo a degradação da complexidade fisiológica desta região cerebral, que poderia estar relacionada com mecanismos fisiopatológicos da epilepsia. Todos os métodos investigados sugeriram que as características e propriedades não lineares, relacionadas a complexidade inerente dos sinais de EEG, podem ser úteis na análise de HFO, principalmente pelas evidências de que estas características se alteram nas HFO, quando comparadas ao restante do sinal onde elas se encontram e também a outros sinais sem sua presença. / Electroencephalography (EEG) is one of the evidences taken in the evaluation of surgical indication, in cases of patients with drug refractory epilepsy, which may help in locating the area responsible for the origin of epileptic seizures. Over the last few decades, in addition to the frequency bands that have traditionally been evaluated (up to about 40Hz), the EEG has attracted researchers also to higher frequency bands. Evidence has been found that high frequency oscillations (HFO), can be used as biomarkers of epilepsy. Many studies have been carried out in search of a better understanding about HFO, in order to make it feasible to use in clinical applications. However, nonlinear and complex features, which may contribute to the analysis of signals originating from biological systems, have not been investigated in this type of signals. This study proposed the investigation of features extracted from EEG signals with HFO of patients with refractory epilepsy, using nonlinear analysis methods. Symbolic Dynamics Analysis, Detrended Fluctuation Analysis (DFA), Multiscale Entropy (MSE) and qSDiff Analysis were applied to segments of intracranial EEG signals, sampled at 5kHz, from patients with refractory epilepsy, as well as some features-known simulated signals for comparison purposes. Results of the different investigated methods pointed out similar features between the analyzed EEG segments and the simulated series of Brownian noise, suggesting that EEG signals, in general, have a very smoothed profile, are nonstationary and exhibit long- range correlations. Evidence has also been raised that both HFO and the EEG segments where they are inserted have more regular patterns of variation and are less complex than EEG segments without HFO, suggesting the degradation of the physiological complexity of this brain region, which could be related to pathophysiological mechanisms of epilepsy. All the investigated methods suggested that nonlinear features and properties, related to the inherent complexity of EEG signals, may be useful in HFO analysis, mainly because of the evidence that these features change in HFOs when compared to the rest of the signal where they are and other signals without their presence.

Por epilepsia, são denominadas diversas condições neuronais patológicas caracterizadas pela ocorrência de atividade elétrica anormal de uma região do cortex que se difunde formando a crise epiléptica. Tais crises recorrentes possuem efeito relevante sobre a qualidade de vida, além de frequentemente possuírem efeito deletério gradativo sobre a capacidade cognitiva do paciente, sendo necessário tratamento e acompanhamento médico. Dentro das diversas condições epilépticas, existe o que é conhecido como epilepsia refratária, que é a condição em que o paciente não responde a nenhum medicamento anticonvulsivante. A alternativa para estes pacientes é a cirurgia, porém, diversas dificuldades como a localização do foco epiléptico e determinação da extensão da zona epileptogênica podem prejudicar as chances de sucesso deste procedimento. O eletroencefalograma (EEG) sempre foi muito utilizado na clínica neurológica, pois existem padrões de atividade neuronal facilmente observados que podem auxiliar no tratamento de diversas condições, incluindo a epilepsia. Nos últimos anos, vem se demonstrando interesse em cima de um certo padrão que ocorre em frequências antes ignoradas na análise clínica. Estes padrões recebem o nome de oscilações de alta frequência (HFOs). Este estudo teve por objetivo analisar sinais de EEG de pacientes de epilepsia adquiridos com frequência de aquisição suficientemente alta para a obtenção de informações a cerca da atividade em alta frequência através da detecção automática de HFOs, além da implementação de um método de análise temporal utilizando a Detrended Fluctuation Analysis (DFA). Os resultados mostram que segmentos distantes da ocorrência de uma crise apresentam média de coeficiente Alfa1 = 1,3587 e Alfa2 = 0,6165, enquanto segmentos durante a ocorrência da crise apresentam coeficientes Alfa1 = 1,4061 Alfa2 = 0,5107. Apesar das limitações do estudo, os resultados indicam ser possível identificar presença de atividade elétrica anormal, e o método utilizado pode evoluir para auxiliar o diagnóstico e planejamento de cirurgia em epilepsia. / By epilepsy, a diversity of pathological neuronal conditions characterized by the occurrences of abnormal electric activity in a cortex region that, when diffunded, causes epileptic seizures. Such recurrent seizures have relevant effects in life quality, and frequently are associated with irreversible damages in cognitive capacity, therefore treatment and medical caring is needed. Inside the classification of epilepsy there is an specific condition known as refractory epilepsy, in which the patient does not respond to anticonvulsant medications. The alternative to these patients is surgery, but the difficulties in determining the exact location of the epileptic focus and the extension of the epileptogenic zone may lead to lower chances of success. The electroencephalogram (EEG) is widely used on neurological clinic, as there are certain patterns of neuronal activity that are easily observed and may help treat a series of pathologies, including epilepsies. Over the last decade, a certain interest has been developed on a specific pattern occurring in frequency bands once ignored on clinical analysis. These patterns are called high frequency oscillations (HFOs). The objective of this study was to analyze EEG signals from patients with epilepsy, sampled with a high frequency, so that it is possible to obtain information on high frequency activity through the automatic detection of the HFOs, in addition to the implementation of a nonlinear analysis using Detrended Fluctuation Analysis (DFA). The results shows that segments distant to the occurrence of seizures have a mean value for Alfa1 = 1,3587 and Alfa2 = 0,6165, while segments during the occurrence of seizures have a mean value for Alfa1 = 1,4061 and Alfa2 = 0,5107. Despite study limitations, results indicates it is possible to identify presence of abnormal electric activity and the proposed method may evolve to help epilepsy diagnostic and surgical planning in epileptic patients.

Por epilepsia, são denominadas diversas condições neuronais patológicas caracterizadas pela ocorrência de atividade elétrica anormal de uma região do cortex que se difunde formando a crise epiléptica. Tais crises recorrentes possuem efeito relevante sobre a qualidade de vida, além de frequentemente possuírem efeito deletério gradativo sobre a capacidade cognitiva do paciente, sendo necessário tratamento e acompanhamento médico. Dentro das diversas condições epilépticas, existe o que é conhecido como epilepsia refratária, que é a condição em que o paciente não responde a nenhum medicamento anticonvulsivante. A alternativa para estes pacientes é a cirurgia, porém, diversas dificuldades como a localização do foco epiléptico e determinação da extensão da zona epileptogênica podem prejudicar as chances de sucesso deste procedimento. O eletroencefalograma (EEG) sempre foi muito utilizado na clínica neurológica, pois existem padrões de atividade neuronal facilmente observados que podem auxiliar no tratamento de diversas condições, incluindo a epilepsia. Nos últimos anos, vem se demonstrando interesse em cima de um certo padrão que ocorre em frequências antes ignoradas na análise clínica. Estes padrões recebem o nome de oscilações de alta frequência (HFOs). Este estudo teve por objetivo analisar sinais de EEG de pacientes de epilepsia adquiridos com frequência de aquisição suficientemente alta para a obtenção de informações a cerca da atividade em alta frequência através da detecção automática de HFOs, além da implementação de um método de análise temporal utilizando a Detrended Fluctuation Analysis (DFA). Os resultados mostram que segmentos distantes da ocorrência de uma crise apresentam média de coeficiente Alfa1 = 1,3587 e Alfa2 = 0,6165, enquanto segmentos durante a ocorrência da crise apresentam coeficientes Alfa1 = 1,4061 Alfa2 = 0,5107. Apesar das limitações do estudo, os resultados indicam ser possível identificar presença de atividade elétrica anormal, e o método utilizado pode evoluir para auxiliar o diagnóstico e planejamento de cirurgia em epilepsia. / By epilepsy, a diversity of pathological neuronal conditions characterized by the occurrences of abnormal electric activity in a cortex region that, when diffunded, causes epileptic seizures. Such recurrent seizures have relevant effects in life quality, and frequently are associated with irreversible damages in cognitive capacity, therefore treatment and medical caring is needed. Inside the classification of epilepsy there is an specific condition known as refractory epilepsy, in which the patient does not respond to anticonvulsant medications. The alternative to these patients is surgery, but the difficulties in determining the exact location of the epileptic focus and the extension of the epileptogenic zone may lead to lower chances of success. The electroencephalogram (EEG) is widely used on neurological clinic, as there are certain patterns of neuronal activity that are easily observed and may help treat a series of pathologies, including epilepsies. Over the last decade, a certain interest has been developed on a specific pattern occurring in frequency bands once ignored on clinical analysis. These patterns are called high frequency oscillations (HFOs). The objective of this study was to analyze EEG signals from patients with epilepsy, sampled with a high frequency, so that it is possible to obtain information on high frequency activity through the automatic detection of the HFOs, in addition to the implementation of a nonlinear analysis using Detrended Fluctuation Analysis (DFA). The results shows that segments distant to the occurrence of seizures have a mean value for Alfa1 = 1,3587 and Alfa2 = 0,6165, while segments during the occurrence of seizures have a mean value for Alfa1 = 1,4061 and Alfa2 = 0,5107. Despite study limitations, results indicates it is possible to identify presence of abnormal electric activity and the proposed method may evolve to help epilepsy diagnostic and surgical planning in epileptic patients.

A eletroencefalografia (EEG) é uma das evidências tomadas na avaliação de indicação cirúrgica, em casos de pacientes portadores de epilepsia refratária a medicamentos, que pode auxiliar na localização da área responsável pela origem das crises epilépticas. Ao longo das últimas décadas, além das bandas de frequências já tradicionalmente avaliadas (até cerca de 40Hz), a EEG tem despertado o interesse de pesquisadores também para bandas de frequências mais altas. Passaram a ser encontradas evidências de que oscilações de alta frequência, conhecidas por HFO (High Frequency Oscillations), podem ser usadas como biomarcadores de epilepsia. Diversos estudos têm sido realizados em busca de uma melhor compreensão sobre HFO, a fim de viabilizar sua utilização em aplicações clínicas. Entretanto, características não lineares e de complexidade, que podem contribuir na análise de sinais com origem em sistemas biológicos, não têm sido investigadas neste tipo de sinais. Este estudo propôs a investigação de características extraídas de sinais de EEG com presença de HFO, de pacientes portadores de epilepsia refratária, através de métodos considerados como de análise não linear. Análise de Dinâmica Simbólica, Análise de Flutuações Destendenciadas (DFA), Entropia Multiescala (MSE) e Análise qSDiff foram aplicadas em segmentos de sinais de EEG intracraniano, amostrados a 5kHz, de pacientes portadores de epilepsia refratária, e também em alguns sinais simulados de características conhecidas para fins de comparação. Os resultados dos diferentes métodos investigados apontaram características semelhantes entre os segmentos de EEG analisados e séries simuladas de ruído browniano, sugerindo que os sinais de EEG em geral têm perfil bastante suavizado, são não estacionários e exibem correlações de longo alcance. Foram também levantadas evidências de que tanto HFO quanto os segmentos de EEG onde estão inseridas têm padrões mais regulares de variação e são menos complexas que segmentos de EEG sem HFO, sugerindo a degradação da complexidade fisiológica desta região cerebral, que poderia estar relacionada com mecanismos fisiopatológicos da epilepsia. Todos os métodos investigados sugeriram que as características e propriedades não lineares, relacionadas a complexidade inerente dos sinais de EEG, podem ser úteis na análise de HFO, principalmente pelas evidências de que estas características se alteram nas HFO, quando comparadas ao restante do sinal onde elas se encontram e também a outros sinais sem sua presença. / Electroencephalography (EEG) is one of the evidences taken in the evaluation of surgical indication, in cases of patients with drug refractory epilepsy, which may help in locating the area responsible for the origin of epileptic seizures. Over the last few decades, in addition to the frequency bands that have traditionally been evaluated (up to about 40Hz), the EEG has attracted researchers also to higher frequency bands. Evidence has been found that high frequency oscillations (HFO), can be used as biomarkers of epilepsy. Many studies have been carried out in search of a better understanding about HFO, in order to make it feasible to use in clinical applications. However, nonlinear and complex features, which may contribute to the analysis of signals originating from biological systems, have not been investigated in this type of signals. This study proposed the investigation of features extracted from EEG signals with HFO of patients with refractory epilepsy, using nonlinear analysis methods. Symbolic Dynamics Analysis, Detrended Fluctuation Analysis (DFA), Multiscale Entropy (MSE) and qSDiff Analysis were applied to segments of intracranial EEG signals, sampled at 5kHz, from patients with refractory epilepsy, as well as some features-known simulated signals for comparison purposes. Results of the different investigated methods pointed out similar features between the analyzed EEG segments and the simulated series of Brownian noise, suggesting that EEG signals, in general, have a very smoothed profile, are nonstationary and exhibit long- range correlations. Evidence has also been raised that both HFO and the EEG segments where they are inserted have more regular patterns of variation and are less complex than EEG segments without HFO, suggesting the degradation of the physiological complexity of this brain region, which could be related to pathophysiological mechanisms of epilepsy. All the investigated methods suggested that nonlinear features and properties, related to the inherent complexity of EEG signals, may be useful in HFO analysis, mainly because of the evidence that these features change in HFOs when compared to the rest of the signal where they are and other signals without their presence.