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Sobre o uso da teoria da informação para a análise do controle neurofisiológico da força muscular

Processo: 19/01508-4
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de maio de 2019
Vigência (Término): 30 de abril de 2022
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Biomédica - Bioengenharia
Pesquisador responsável:Leonardo Abdala Elias
Beneficiário:Ellen Pereira Zambalde
Instituição-sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Neurofisiologia   Controle motor   Movimento (fisiologia)   Força muscular   Teoria da informação   Medula espinhal

Resumo

Estudos sobre o controle neurofisiológico da força muscular têm utilizado técnicas baseadas na análise de correlação para inferir sobre acoplamentos funcionais existentes entre diferentes estruturas do sistema nervoso durante a realização de uma determinada tarefa motora. Estas técnicas assumem que as relações entre as diversas variáveis registradas experimentalmente [e.g., eletroencefalograma (EEG), eletromiograma de superfície (sEMG), atividade das unidades motoras] são lineares. No entanto, há indícios de que a suposição de linearidade não é estritamente válida para o sistema neuromuscular, mesmo durante a manutenção de uma contração isométrica aproximadamente constante. Portanto, é necessário investigar a aplicabilidade de novas técnicas para a análise dos sinais neurais gerados durante o controle da força. Neste sentido, o uso de métricas baseadas na teoria da informação pode ser uma solução adequada para o problema, uma vez que estas métricas são modelo-independentes, e podem captar tanto relações lineares quanto não lineares entre as variáveis. No presente projeto de doutorado, métricas baseadas na teoria da informação (e.g., entropia e informação mútua) serão avaliadas para o estudo do controle neurofisiológico da força muscular. Experimentos serão realizados com participantes saudáveis durante a realização de contrações isométricas. Nos experimentos, serão registrados os sinais de força, EEG e as atividades de populações de unidades motoras extraídas a partir do sinal de sEMG de alta densidade. Para avaliar os fatores que afetam as métricas baseadas na teoria da informação serão realizadas simulações computacionais utilizando um modelo multiescala do sistema neuromuscular humano. As métricas baseadas na teoria da informação serão comparadas com as métricas clássicas baseadas na análise de correlação para avaliar os limites de aplicação da teoria da informação para a compreensão do funcionamento do sistema neuromuscular. (AU)