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Previsão de convulsões em dados de EEG com o uso de redes complexas

Processo: 17/09216-7
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de julho de 2017
Vigência (Término): 31 de agosto de 2017
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Biomédica
Pesquisador responsável:Andriana Susana Lopes de Oliveira Campanharo
Beneficiário:Gustavo Henrique Tomanik
Supervisor no Exterior: Luis Nunes Amaral
Instituição-sede: Instituto de Biociências (IBB). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Botucatu , SP, Brasil
Local de pesquisa : Northwestern University, Evanston, Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:15/22293-5 - Caracterização e análise de séries temporais fisiológicas com o uso de redes complexas, BP.IC
Assunto(s):Redes complexas

Resumo

A epilepsia é uma desordem neurológica caracterizada pela presença de convulsões recorrentes que afetam aproximadamente 1% da população mundial. Convulsões repentinas e abruptas que causam lapsos de consciência momentâneos têm um impacto significante na vida diária de pacientes epilépticos. Desta forma, a detecção dessas convulsões ajudaria tais pacientes a terem uma vida normal. Recentemente, uma ferramenta que permite mapear uma série temporal em uma rede complexa foi proposta, permitindo o uso da teoria de redes complexas na caracterização da dinâmica de séries temporais. Em tal aproximação, os quantis de uma série temporal são mapeados em vértices de uma rede complexa (em inglês, Quantile Graph - QG). Nesse projeto de pesquisa iremos utilizar o método QG na detecção de diferenças entre séries temporais encefalográficas (séries temporais de EEG) de indivíduos sadios e doentes. Nosso objetivo principal é mostrar que o método utilizado pode ser útil na detecção de convulsões. Além disso, queremos investigar se o método QG é capaz de distinguir mudanças no comportamento das séries de EEG em períodos que as antecedem e em períodos que ocorrem as convulsões.

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa:
Técnica para previsão de convulsões em pacientes com epilepsia vence prêmio Beatriz Neves 
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