Processamento de sinais aplicado à eletroencefalograma

Resumo Extendido

O eletroencefalograma ajuda na detecção de algumas doenças neurológicas, entre elas a epilepsia. Para isso são colocados eletrodos no couro cabeludo do paciente que fica deitado em um ambiente escuro durante a realização do exame, para determinados diagnósticos a pessoa é observada em sono, vigília, bloqueio visual, foto-estímulo (luzes fortes piscando em frente ao paciente) e hiperpneia (respiração acelerada). Esses eletrodos ligados ao eletroencefalógrafo captam sinais enviados pelo cérebro nessas situações e o médico determina se o cérbro agiu normalmente durante os diferentes estímulos. Na epilepsia, alguns neurônios geram descargas de sinais que não aconteceriam nomalmente, como o cérebro é baseado em transmissões de sinais elétricos, no momento de uma crise o paciente perde o controle do corpo por instantes. É uma doença relativamente comum mas não muito conhecida e pode ser hereditária ou adquirida por algum evento ao longo da vida (acidentes no crânio ou anomalias metabólicas). Há vários remédios para controle que não são eficazes para qualquer paciente, o neurologista precisa verificar qual é mais indicado para cada um e qual a quantidade ideal para controlar as crises, algumas vezes consegue-se apenas diminuir a frequência das convulsões. Uma vez controlada, a epilepsia não atrapalha a vida social ou profissional do portador.

No entanto, ainda é necessário que médicos especialistas analisem manualmente o eletroencefalograma para tirar suas conclusões que, algumas vezes, divergem de um para outro. João Artur de Souza [1] desenvolveu um método de reconhecimento de padrões, chamado indexação recursiva, que aplica ao estagiamento do sono. Esse método utiliza o processo de recursão de uma função matemática para resumir em apenas um número a informação de um determinado padrão.

Várias técnicas de reconhecimento de padrões têm sido utilizadas para a detecção da epilepsia em sinais de eletroencefalograma. Fábio José Parreira [2] em seu trabalho indica algumas delas. Reconhecimento de sinais baseando-se em wavelets e redes neurais – São extraídas as características do sinal utilizando-se a transformada wavelet discreta (DWT) juntamente com o teorema de Parseval, depois disso é utlilizada a rede neural probabilística (PNN) para classificar as características e identificar o distúrbio. A DWT decompõe o sinal original em 13 sinais e de cada um deles são retiradas duas características (a energia e a duração do transiente). Analizados em níveis, a DWT mostrará grandes alterações na ocorrência de frequências extremas, assim torna-se possível utilizar a PNN para reconhecer e classificar os sinais. Redes neurais com entradas parametrizadas – São extraídas características em cada trecho do sinal a fim de captar informações úteis para a representação do evento, dentre essas características estão amplitude, duração do evento, ângulo de vértice e estatísticas. Assim sendo, 45 características foram reconhecidas para ajudar na detecção dos eventos epileptogênicos. Para o reconhecimento é utilizada a topologia feedforward e é necessário que o número de neurônios na entrada seja igual ao número de parâmetros.

Detecção automática de eventos epilépticos – São utilizados vários métodos de processamento de sinais com vários estágios, sendo eles filtro adaptativo integrado, transformada wavelet, rede neural artificial (ANN) e sistema especialista. Para a detecção das características, foi utilizada a transformada wavelet, decompondo o sinal em várias escalas, o que facilita a análise e retira os sinais que estão presentes em poucas escalas e não aparecem nos sinais com características epileptiformes. Para o reconhecimento são utilizadas três redes neurais MLP que detectam ondas agudas e ondas lentas. Cada uma das redes utilizadas tem um número diferente de entradas e somente uma saída cujo número um representa a aproximação de um sinal epileptiforme e número zero representa o contrário.

Este trabalho aplicará o método da indexação recursiva na detecção de crises epilépticas com base nos sinais do eletroencefalograma, e seu desempenho será comparado ao de outras técnicas de reconhecimento de padrões já utilizados para este fim.

Bibliografia

PARREIRA, Fábio José. Detecção de Crises Epilépticas a Partir de Sinais Eletroencefalográficos. Uberlândia, 2006.

SOUZA,João Artur de. Reconhecimento de Padrões Usando Indexação Recursiva.Florianópolis,1999.