Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica / Made available in DSpace on 2012-10-19T11:42:53Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T21:33:44Z : No. of bitstreams: 1
179949.pdf: 111603845 bytes, checksum: b886141e491c6a4bcc486450433832c4 (MD5) / O presente trabalho visa propor uma arquitetura de sistema para processamento de sinais eletroencefalográficos (EEG), que utilize métodos e ferramentas de análise não-linear, tais como Transformada Wavelet e Redes Neurais Artificiais (RNAs), com o intuito de fazer-se a detecção e o reconhecimento de descargas epileptiformes do tipo Espícula-Onda (spikes), possivelmente presentes no sinal. O sistema baseado em computador proposto (SIDAPE) transforma os sinais de EEG através de Transformada Wavelet Rápida (FWT) e a representação resultante serve de entrada para um grupo de Redes Neurais Artificiais, as quais fazem a detecção e a classificação das Descargas Epileptiformes. Para o primeiro estágio do sistema desenvolveu-se uma metodologia no sentido de maximizar o aproveitamento da FWT na identificação das descargas epileptiformes do EEG. Assim, determinou-se que, em um conjunto de 47 wavelet kernel conhecidas, a função wavelet coiflet 1 é a que oferece a maior correlação morfológica com as espículas e, por conseqüência, maior grau de compactação na decomposição. Os resultados foram avaliados para a análise de janelas de 15s e o SIDAPE foi capaz de detectar espículas com 98,4% de especificidade, o que indica segurança quanto a detecções positivas.O sistema também apresentou 96,2% de acertos na classificação.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/82114 |
| Date | January 2001 |
| Creators | Argoud, Fernanda Isabel Marques |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Azevedo, Fernando Mendes de, De Pieri, Edson Roberto |
| Publisher | Florianópolis, SC |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | xviii, 185 f.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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