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

• Processo: 15/09510-7
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2015
• Data de Término da vigência: 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
• Pesquisadores associados: Paulo Afonso Medeiros Kanda
• Assunto(s): Aprendizado computacional Potencial evocado Doença de Alzheimer Eletroencefalografia Diagnóstico por computador
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Auxílio ao Diagnóstico | Doença de Alzheimer | eletroencefalografia quantitativa | Potenciais Evocados | Auxílio ao Diagnóstico

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

(14)

(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. (17/15243-7, 15/09510-7)

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. (15/09510-7)

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. ANÁLISE COMPARATIVA DO ELETROENCEFALOGRAMA EM PACIENTES COM DOENÇA DE ALZHEIMER, LESÃO AXONAL DIFUSA E CONTROLES SAUDÁVEIS: E ANÁLISE LORETA. Dement. Neuropsychol., v. 11, n. 2, p. 176-185, 2017-06-00. (15/09510-7)

GRILO JR, MARCELO; SANTOS, ELIANA; MORAES, CAROLINE; MONDEJAR, ALICE; ASCENCAO, PAULO; ARAUJO, LUCIANO; NEVES, ALINE; FRAGA, FRANCISCO; IEEE. Limbs Movement and Motor Imagery: an EEG Study. 2019 E-HEALTH AND BIOENGINEERING CONFERENCE (EHB), v. N/A, p. 4-pg., 2019-01-01. (17/15243-7, 15/09510-7)

DOS SANTOS, ELIANA M. M.; SAN-MARTIN, RODRIGO; FRAGA, FRANCISCO J. J.. Comparison of subject-independent and subject-specific EEG-based BCI using LDA and SVM classifiers. MEDICAL & BIOLOGICAL ENGINEERING & COMPUTING, v. 61, n. 3, p. 11-pg., 2023-01-10. (17/15243-7, 15/09510-7)

SAN-MARTIN, RODRIGO; CASTRO, LEONARDO ANDRADE; MENEZES, PAULO ROSSI; FRAGA, FRANCISCO JOSE; SIMOES, PRISCYLA WALESKA; SALUM, CRISTIANE. Meta-Analysis of Sensorimotor Gating Deficits in Patients With Schizophrenia Evaluated by Prepulse Inhibition Test. SCHIZOPHRENIA BULLETIN, v. 46, n. 6, p. 1482-1497, NOV 2020. (15/09510-7)

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. (15/09510-7)

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. (15/09510-7)

ASCENCAO, PAULO V.; SANTOS, ELIANA M.; LACERDA, LUCIANO H.; FRAGA, FRANCISCO J.; IEEE. Evaluation of Performance Metrics for Users of Brain Computer Interfaces during Motor Imagery. 2019 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN AND CYBERNETICS (SMC), v. N/A, p. 6-pg., 2019-01-01. (15/09510-7)

SAN-MARTIN, RODRIGO; JOHNS, ERIN; MAMANI, GODOFREDO QUISPE; TAVARES, GUILHERME; PHILLIPS, NATALIE A.; FRAGA, FRANCISCO J.. A method for diagnosis support of mild cognitive impairment through EEG rhythms source location during working memory tasks. Biomedical Signal Processing and Control, v. 66, APR 2021. (17/15243-7, 15/09510-7)

TAVARES, GUILHERME; SAN-MARTIN, RODRIGO; IANOF, JESSICA N.; ANGHINAH, RENATO; FRAGA, FRANCISCO J.; IEEE. Improvement in the automatic classification of Alzheimer's disease using EEG after feature selection. 2019 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN AND CYBERNETICS (SMC), v. N/A, p. 6-pg., 2019-01-01. (17/15243-7, 15/09510-7)

SANTOS, ELIANA M.; SAN-MARTIN, RODRIGO; FRAGA, FRANCISCO J.; IEEE. Comparison of LORETA and CSP for Brain-Computer Interface Applications. 2021 18TH INTERNATIONAL MULTI-CONFERENCE ON SYSTEMS, SIGNALS & DEVICES (SSD), v. N/A, p. 6-pg., 2021-01-01. (17/15243-7, 15/09510-7)

FRAGA, FRANCISCO J.; FERREIRA, LEONARDO A.; FALK, TIAGO H.; JOHNS, ERIN; PHILLIPS, NATALIE D.; IEEE. EVENT-RELATED SYNCHRONISATION RESPONSES TO N-BACK MEMORY TASKS DISCRIMINATE BETWEEN HEALTHY AGEING, MILD COGNITIVE IMPAIRMENT, AND MILD ALZHEIMER'S DISEASE. 2017 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH AND SIGNAL PROCESSING (ICASSP), v. N/A, p. 5-pg., 2017-01-01. (15/09510-7)

MAMANI, GODOFREDO QUISPE; FRAGA, FRANCISCO J.; TAVARES, GUILHERME; JOHNS, ERIN; PHILLIPS, NATALIE D.; IEEE. EEG-Based Biomarkers on Working Memory Tasks for Early Diagnosis of Alzheimer's Disease and Mild Cognitive Impairment. 2017 IEEE-NIH HEALTHCARE INNOVATIONS AND POINT OF CARE TECHNOLOGIES (HI-POCT), v. N/A, p. 4-pg., 2017-01-01. (15/09510-7)