Análise de Eletroencefalograma para Detecção de Epilepsia Utilizando Inteligência Artificial

• Processo: 24/05045-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2025
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica - Bioengenharia
• Pesquisador responsável: Renan Trevisoli Doria
• Beneficiário: Giullia Macedo Barbosa
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia. Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (PUC-SP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Eletroencefalografia Epilepsia Inteligência artificial Processamento de sinais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Detecção de padrão | eletroencefalograma | epilepsia | Inteligência Artificial | Processamento de Sinais | Processamento de Sinais Biológicos

Resumo

A epilepsia é uma das doenças neurológicas mais comuns, caracterizada por crises recorrentes de atividade cerebral anormal. O eletroencefalograma (EEG) é uma ferramenta essencial para o diagnóstico e monitoramento da epilepsia, pois registra a atividade elétrica do cérebro. Este projeto de pesquisa propõe estudar os padrões de atividade elétrica cerebral associados a diferentes tipos de epilepsia e desenvolver algoritmos de processamento de sinais para detecção automática de atividade epileptiforme em EEGsPretende-se explorar técnicas de aprendizado de máquina, como rede neurais artificiais (artificial neural networks - ANN) e máquina de vetores de suporte (support vector machines - SVM) para prever crises epilépticas com base em padrões de EEG. A detecção preventiva de uma crise epilética poderia ser utilizada como gatilho para tratamentos como a neuromodulação que utiliza a aplicação de sinais elétricos de forma a modular o funcionamento do cérebro e, assim, cessar a crise.