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Uso de redes complexas na detecção automática e no diagnóstico da Doença de Alzheimer

Processo: 19/05787-5
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de junho de 2019
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2020
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Biomédica
Pesquisador responsável:Andriana Susana Lopes de Oliveira Campanharo
Beneficiário:Ana Luiza Milani
Instituição-sede: Instituto de Biociências (IBB). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Botucatu , SP, Brasil
Assunto(s):Doença de Alzheimer   Eletroencefalografia   Redes complexas   Análise de séries temporais   Técnicas e procedimentos diagnósticos   Simulação por computador

Resumo

A doença de Alzheimer (DA), caracterizada pelo neuropatologista alemão Alois Alzheimer em 1907, pode ser entendida como uma demência degenerativa progressiva do Sistema Nervoso Central e irreversível de aparecimento insidioso, que acarreta perda da memória e diversos distúrbios cognitivos. A DA é a principal causa de demência entre os idosos com mais de 65 anos e afeta, aproximadamente, 25 milhões de indivíduos em todo o mundo. Atualmente, seu diagnóstico preciso é feito apenas por meio de um exame do tecido cerebral obtido por biopsia ou necropsia, porém seu diagnóstico aproximado é feito excluindo-se outras causas de demência pelo histórico clínico do paciente. Em paralelo, estudos têm sido desenvolvidos para o estudo da DA com base de dados de EletroEncefalograma (EEG), e nesse sentido, diversos métodos de análise de dados de EEG têm sido propostos. Contudo, o estudo da DA por meio de dados de EEG é ainda um desafio, e consequentemente, faz-se necessária a utilização de novos métodos com o intuito de capturar informações adicionais da doença. Nesse sentido, no presente projeto de pesquisa deseja-se utilizar o mapeamento de uma série temporal em uma rede complexa proposto por Campanharo et al. em uma aplicação inédita, ou seja, no estudo da DA por meio de dados de EEG. Mais especificamente, na distinção entre envelhecimento e a DA e na detecção das regiões mais afetadas do cérebro pela doença.