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Análise computacional do eletroencefalograma para auxílio ao diagnóstico precoce da Doença de Alzheimer

Processo: 15/09510-7
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de outubro de 2015 - 30 de setembro de 2017
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Biomédica
Pesquisador responsável:Francisco José Fraga da Silva
Beneficiário:Francisco José Fraga da Silva
Instituição-sede: Centro de Engenharia, Modelagem e Ciências Sociais Aplicadas (CECS). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministério da Educação (Brasil). Santo André , SP, Brasil
Pesq. associados: Paulo Afonso Medeiros Kanda
Assunto(s):Aprendizado computacional  Potencial evocado  Doença de Alzheimer  Eletroencefalografia  Diagnóstico por computador 

Resumo

Embora o aumento global da expectativa de vida seja algo extremamente positivo, o envelhecimento da população vem sendo acompanhado em todo o mundo, pois dele decorrem também algumas consequências preocupantes, como por exemplo, o aumento da prevalência de doenças neuro-degenerativas. Dentre estas, de longe a que possui maior incidência é a Doença de Alzheimer (DA), cuja deteção precoce é uma necessidade premente, pois permite iniciar um tratamento que pode retardar significativamente a progressão da doença. Logo, é de suma importância o desenvolvimento de métodos que dêem suporte ao diagnóstico precoce da DA. Além disso, na linha de procurar um diagnóstico realmente antecipado, o comprometimento cognitivo leve (CCL) tem se mostrado um importante factor de risco no desenvolvimento da doença de Alzheimer (DA). Estatísticas recentes mostram que cerca de 50% de todas as pessoas que relataram sintomas de CCL a um médico irá desenvolver DA dentro de quatro anos, com uma taxa de conversão média anual de 12%. Ao longo da última década, a eletrencefalografia quantitativa (qEEG) tem emergido como uma ferramenta confiável e de baixo custo para o diagnóstico de distúrbios corticais como a DA e o CCL, devido à sua larga disponibilidade, baixo-custo e utilização de procedimentos não invasivos, que possibilitam a realização de exames seriados e o acompanhamento da evolução do estado neurológico. Neste projeto de pesquisa pretende-se desenvolver, aprimorar e validar marcadores biológicos baseados na análise computacional do exame de EEG para diagnosticar precocemente o CCL e a DA. Assim, espera-se que desse esforço pela busca de biomarcadores efetivos baseados em EEG possa surgir um aplicativo computacional que os integre e assim aumente significativamente a acurácia, sensibilidade e especificidade na detecção precoce da DA. (AU)

Publicações científicas (5)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
FRAGA, FRANCISCO J.; MAMANI, GODOFREDO QUISPE; JOHNS, ERIN; TAVARES, GUILHERME; FALK, TIAGO H.; PHILLIPS, NATALIE A. Early diagnosis of mild cognitive impairment and Alzheimer's with event-related potentials and event-related desynchronization in N-back working memory tasks. COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE, v. 164, p. 1-13, OCT 2018. Citações Web of Science: 4.
PEDROSO, RENATA VALLE; CANCELA, JOSE MARIA; AYAN, CARLOS; STEIN, ANGELICA MIKI; FUZARO, GILSON; COSTA, JOSE LUIZ RIANI; FRAGA, FRANCISCO J.; SANTOS-GALDUROZ, RUTH FERREIRA. Effects of Physical Exercise on the P300 of Elderly With Alzheimer's Disease. JOURNAL OF PHYSICAL ACTIVITY & HEALTH, v. 15, n. 6, p. 403-410, JUN 2018. Citações Web of Science: 2.
JÉSSICA NATULINE IANOF; FRANCISCO JOSÉ FRAGA; LEONARDO ALVES FERREIRA; RENATO TEODORO RAMOS; JOSÉ LUIZ CARLOS DEMARIO; REGINA BARATHO; LUÍS FERNANDO HINDI BASILE; RICARDO NITRINI; RENATO ANGHINAH. Comparative analysis of the electroencephalogram in patients with Alzheimer's disease, diffuse axonal injury patients and healthy controls using LORETA analysis. Dement. Neuropsychol., v. 11, n. 2, p. 176-185, Jun. 2017.
CASSANI, RAYMUNDO; FALK, TIAGO H.; FRAGA, FRANCISCO J.; CECCHI, MARCO; MOORE, DENNIS K.; ANGHINAH, RENATO. Towards automated electroencephalography-based Alzheimer's disease diagnosis using portable low-density devices. Biomedical Signal Processing and Control, v. 33, p. 261-271, MAR 2017. Citações Web of Science: 4.
KANDA, PAULO A. M.; OLIVEIRA, ELIEZYER F.; FRAGA, FRANCISCO J. EEG epochs with less alpha rhythm improve discrimination of mild Alzheimer's. COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE, v. 138, p. 13-22, JAN 2017. Citações Web of Science: 4.

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