Predição de estado de repouso e de movimento de pacientes parkinsonianos a partir de potenciais de campo local do núcleo subtalâmico : Possível aplicação em novos protocolos de estimulação cerebral profunda

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Santos, Renan Ziroldo dos
Orientador(a): Soriano, Diogo Coutinho
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do ABC
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=124682&midiaext=80950
Resumo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel Superior
id UFBC_821a5e662c343dbcd65c28df76367444
oai_identifier_str oai:BDTD:124682
network_acronym_str UFBC
network_name_str Repositório Institucional da UFABC
repository_id_str
spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPredição de estado de repouso e de movimento de pacientes parkinsonianos a partir de potenciais de campo local do núcleo subtalâmico : Possível aplicação em novos protocolos de estimulação cerebral profunda2022-09-05Soriano, Diogo CoutinhoSantos, Renan Ziroldo dosUniversidade Federal do ABCPrograma de Pós-Graduação em Engenharia da InformaçãoUFABCporDOENÇA DE PARKINSONESTIMULAÇÃO CEREBRAL PROFUNDANÚCLEOS DA BASERECONHECIMENTO DE PADRÕESPOTENCIAIS DE CAMPO LOCALNÚCLEO SUBTALÂMICOAPRENDIZADO SUPERVISIONADOAPRENDIZADO COMPUTACIONALPARKINSON'S DISEASEDEEP BRAIN STIMULATIONBASE NUCLEIPATTERN RECOGNITIONLOCAL FIELD POTENTIALSSUBTHALAMIC NUCLEUSSUPERVISED LEARNINGMACHINE LEARNINGPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DA INFORMAÇÃO - UFABCCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel SuperiorA doença de Parkinson (PD, do inglês Parkinson’s Disease) é a segunda doença neurodegenerativa de maior incidência, afetando aproximadamente 1-3 % dos adultos com mais de 60 anos com profundo impacto na qualidade de vida do paciente. Quando o tratamento farmacológico deixa de ser eficiente, a terapia mais indicada passa a ser a estimulação elétrica profunda (DBS, do inglês deep brain stimulation) dos núcleos da base, em particular, do núcleo subtalâmico. A alteração do padrão oscilatório do potencial de campo local do núcleo subtalâmico (STN-LFP), principalmente no ritmo beta (13-35 Hz), é frequentemente associada com a melhora de sintomas motores. No entanto, especula-se que a terapia via DBS possa ser mais eficiente caso incorpore mais informações em relação ao estado clínico e motor do paciente, delineando propostas mais customizadas e flexíveis no âmbito de estratégias adaptativas. Contudo, a previsão do estado motor (repouso vs. movimento) ainda é um desafio e objeto de pesquisa na definição de novas estratégias de DBS. Este trabalho tem por objetivo detectar o estado motor de pacientes parkinsonianos a partir da composição espectral dos sinais de STN-LFP submetidos à procedimento para implantação de eletrodos para DBS. Para tanto, após aquisição intraoperatória dos sinais de STN-LFP, múltiplas técnicas associadas às estratégias de processamento de sinais e aprendizado supervisionado são aplicadas, tais como: filtragem digital, estimação de espectro, validação cruzada e estruturas de classificação (e.g., naïve Bayes, k-vizinhos mais próximos – kNN, máquinas de vetores suporte – SVM). Estas análises foram conduzidas inter-sujeito e também intra-sujeito, definindo-se, neste caso, o janelamento de cada sinal em durações de 2s, 3s, 5s e 6s. Foi possível observar que a banda gama, na condição intra-sujeito e janelamento de 5s, tem uma acurácia de 81 ± 19 % na detecção do estado motor utilizando o classificador kNN. Dentre os classificadores estudados o classificador kNN foi o que apresentou o melhor resultado de desempenho intra-sujeito, enquanto o classificador SVM alcançou o melhor resultado no cenário inter-sujeito, com uma acurácia na banda teta de 98 %, valor este a ser investigado em profundidade em estudos futuros. Nota-se que durante classificação multivariada (i.e., considerando todos ritmos do espectro), obteve-se resultados superiores intra-sujeito (62 ± 11 % - combinando gama e teta), enquanto que inter-sujeito se manteve abaixo de 60 %. Com isso, pode-se concluir para o cenário intra-sujeito, os melhores desempenhos de predição do estado motor foram observados, o que pode contribuir futuramente para desenvolvimento de novos protocolos adaptativos de DBS baseados na composição espectral do STN-LFP covariantes com estado motor dos pacientes.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=124682&midiaext=80950application/pdfreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2026-01-15T22:03:54Zoai:BDTD:124682Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2023-08-10T21:17:58Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
dc.title.pt.fl_str_mv Predição de estado de repouso e de movimento de pacientes parkinsonianos a partir de potenciais de campo local do núcleo subtalâmico : Possível aplicação em novos protocolos de estimulação cerebral profunda
title Predição de estado de repouso e de movimento de pacientes parkinsonianos a partir de potenciais de campo local do núcleo subtalâmico : Possível aplicação em novos protocolos de estimulação cerebral profunda
spellingShingle Predição de estado de repouso e de movimento de pacientes parkinsonianos a partir de potenciais de campo local do núcleo subtalâmico : Possível aplicação em novos protocolos de estimulação cerebral profunda
Santos, Renan Ziroldo dos
title_short Predição de estado de repouso e de movimento de pacientes parkinsonianos a partir de potenciais de campo local do núcleo subtalâmico : Possível aplicação em novos protocolos de estimulação cerebral profunda
title_full Predição de estado de repouso e de movimento de pacientes parkinsonianos a partir de potenciais de campo local do núcleo subtalâmico : Possível aplicação em novos protocolos de estimulação cerebral profunda
title_fullStr Predição de estado de repouso e de movimento de pacientes parkinsonianos a partir de potenciais de campo local do núcleo subtalâmico : Possível aplicação em novos protocolos de estimulação cerebral profunda
title_full_unstemmed Predição de estado de repouso e de movimento de pacientes parkinsonianos a partir de potenciais de campo local do núcleo subtalâmico : Possível aplicação em novos protocolos de estimulação cerebral profunda
title_sort Predição de estado de repouso e de movimento de pacientes parkinsonianos a partir de potenciais de campo local do núcleo subtalâmico : Possível aplicação em novos protocolos de estimulação cerebral profunda
author Santos, Renan Ziroldo dos
author_facet Santos, Renan Ziroldo dos
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Soriano, Diogo Coutinho
dc.contributor.author.fl_str_mv Santos, Renan Ziroldo dos
contributor_str_mv Soriano, Diogo Coutinho
description Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel Superior
publishDate 2022
dc.date.issued.fl_str_mv 2022-09-05
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=124682&midiaext=80950
url http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=124682&midiaext=80950
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do ABC
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFABC
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do ABC
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFABC
instname:Universidade Federal do ABC (UFABC)
instacron:UFABC
instname_str Universidade Federal do ABC (UFABC)
instacron_str UFABC
institution UFABC
reponame_str Repositório Institucional da UFABC
collection Repositório Institucional da UFABC
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1854475889972084736

Registros relacionados