Comparação de técnicas computacionais de análise de EEG para a classificação de idosos em diferentes estágios da doença de Alzheimer

• Processo: 24/05536-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2025
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica
• Pesquisador responsável: Andriana Susana Lopes de Oliveira Campanharo
• Beneficiário: Marceline Esperança Gomes
• Instituição Sede: Instituto de Biociências (IBB). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Botucatu , SP, Brasil
• Assunto(s): Doença de Alzheimer Redes complexas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise computacional de sinais fisiológicos | Declinio Cognitivo Leve | Doença de Alzheimer | Grafos de quantis | Redes Complexas | Técnicas computacionais de análise de sinais | Processamento e análise de sinais fisiológicos

Resumo

A doença de Alzheimer (DA) pode ser entendida como uma demência degenerativa e progressiva do Sistema Nervoso Central, irreversível e de causa desconhecida. A DA é caracterizada, principalmente, por perda de memória, desorientação no tempo e no espaço, além de deterioração intelectual acelerada. A DA é a principal demência entre os idosos com mais de 65 anos e afeta, aproximadamente, 30 milhões de indivíduos em todo o mundo. O Declínio Cognitivo Leve (DCL) (em inglês, Mild Cognitive Impairment) é um estágio de transição entre o envelhecimento e a DA e, frequentemente, um alerta precedente dessa doença. O DCL é caracterizado, sobretudo, por perda de memória recente e dificuldade de raciocínio. A progressão dessa condição pode durar décadas, desde o aparecimento de seus primeiros sinais até de seus sintomas clínicos mais severos que incluem a perda da capacidade de se comunicar, de se locomover e até de se alimentar. A diferenciação entre o DCL e a AD desempenha um papel importante na detecção precoce da DA e no monitoramento de pacientes com a doença, como também, na busca futura por métodos de tratamento. Pesquisas recentes têm sido desenvolvidas para a identificação do DCL e da DA a partir de dados de eletroencefalograma (EEG). Contudo, devido a alta frequência utilizada na obtenção de dados de EEG, os mesmos culminam em séries temporais com comprimento expressivo, contaminadas por artefatos (ruído) e demandam um tempo expressivo de análise visual. Desta forma, o uso de métodos automáticos de análise de EEG tem se tornado um tema de pesquisa relevante na diferenciação entre o DCL e a DA e, consequentemente, na identificação dos primeiros sinais da DA. Nesse sentido, no presente projeto de pesquisa deseja-se utilizar o mapeamento de uma série temporal em uma rede complexa, proposto recentemente por Campanharo et al., no estudo da dinâmica de sinais de EEG de pacientes com o DCL e a DA. Mais especificamente, na distinção entre o envelhecimento e o DCL, na classificação dos estágios da DA e na detecção das regiões do cérebro mais afetadas pela DA.