Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2015-05-04T14:11:51Z No. of bitstreams: 2 Tese de doutorado - Jákina - UFPE (2015).pdf: 5450888 bytes, checksum: be70c5d853589046ebea48775fe8773d (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-04T14:11:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese de doutorado - Jákina - UFPE (2015).pdf: 5450888 bytes, checksum: be70c5d853589046ebea48775fe8773d (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2015-03-03 / CAPES / Introdução: A Esclerose Múltipla (EM) é uma doença do sistema nervoso central, desmielinizante, inflamatória, degenerativa e com fator autoimune associado. O diagnóstico precoce da EM ainda apresenta desafios e depende da exclusão de outras doenças neurológicas com características clínicas semelhantes como a Síndrome Clínica Isolada (SCI). Os prejuízos visuais estão entre os sintomas clínicos mais comuns à EM e à SCI. A sensibilidade ao contraste (SC) é um parâmetro importante para avaliação do sistema visual. A Rede Neural Artificial (RNA) é uma técnica de aprendizagem de máquinas útil na classificação de padrões, emulando o cérebro humano na tarefa de armazenar conhecimento e torná-lo disponível para uso. Objetivo: Estimar a SC de adultos com e sem EM e verificar se a RNA é capaz de classificar adultos com EM e controle com menor número possível de frequências espaciais. Método: Participaram da pesquisa 27 voluntários na faixa etária de 22 a 50 anos, sendo 12 deles com EM, com e sem história de neurite óptica (NO), três com SCI e 12 do Grupo Controle (GC). Os dados somente foram coletados após a assinatura do termo de consentimento livre e esclarecido. Para estimar a SC foram utilizadas as frequências 1, 3, 4, 24 e 48 ciclos/360° do estímulo de frequência angular e 0,5; 1,0; 3,0; 4,0 e 7,5 ciclos por grau de ângulo visual (cpg); da grade senoidal. O método empregado foi o psicofísico da escolha forçada de dois intervalos temporais. A estrutura da retina e do disco óptico foi avaliada pela tomografia por coerência óptica. Para classificar pessoas com EM e controle foi empregada uma RNA do tipo perceptron de múltiplas camadas, com aprendizagem supervisionada e com algoritmo de retropropagação de erro. Resultados/Discussão: A SC foi melhor no GC, seguida por SCI, EM e EMNO. A análise com o teste t para amostras independentes mostrou diferença p < 0,0001 em todas as frequências 1, 3, 4, 24 e 48 ciclos/360º quando se avalia o GC com a SCI, EM e a EMNO. O mesmo foi observado p < 0,0001 em todas as frequências 0,5; 1,0; 3,0; 4,0 e 7,5 cpg da grade senoidal. Quando a comparação foi feita entre SCI e GC as diferenças foram menores. As frequências 24 ciclos/360º e 4,0 cpg foram as que melhor diferenciam os grupos pesquisados. A RNA 44221 conseguiu classificar pessoas com EM e controle através das frequências 24 ciclos/360º e 4,0 cpg com resultados equivalentes aos da RNA 412661. Conclusões: Suscita o interesse em saber como a SC se comporta no período de diagnóstico diferencial da EM e da SCI. A aplicação da tecnologia de RNA tornou mais rápida a classificação de pessoas com EM e controle, por meio da análise do prejuízo visual da EM à partir da SC, apenas com as frequências 24 ciclos/360º e 4,0 cpg.