Eletroencefalografia, memória longa de curto prazo e estresse: potencial preditivo em epilepsia. - Scussel, Artur Austregesilo (2023)
A predição de crises epilépticas tem sido objeto de muitas pesquisas há décadas, porém, apesar do interesse na área, muitos dos resultados promissores obtidos na teoria ainda não se replicaram na prática. Muito se deve à falta de dados confiáveis e padronização entre pesquisas, mas também pela falta de uma boa definição do período pré-ictal. Há evidências clínicas da relação entre estresse e o desencadeamento de crises epilépticas. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um modelo de classificação de emoções a partir de sinais de eletroencefalografia (EEG) na base de dados do DEAP (Database for Emotion Analysis using Physiological Signals) e sua aplicação em pacientes com epilepsia, com o objetivo de caracterizar eventos de estresse emocional anteriores a crise. A motivação é desenvolver modelos, que futuramente aprimorados, possam contribuir para a predição e prevenção dessas crises epilépticas. Para emoções da classe negativa e excitada, o classificador implementado nesta dissertação forneceu uma acurácia de 70,2%, que é um resultado comparável aos da literatura, entre 73,1% e 83,1%. Em relação às emoções específicas de estresse, atingiu-se uma acurácia de 80,9% e uma sensibilidade de 51,0% com o classificador desta dissertação, o que foi um avanço em relação a resultados anteriores de 86,3% de acurácia, mas apenas 28,3% de sensibilidade. O classificador de estresse foi aplicado em dados de pacientes pediátricos com epilepsia e foram encontrados picos de classificação de estresse em períodos de algumas horas anteriores à crise. Esse resultado valida a observação clínica da relação entre estresse e o desencadeamento de crises em pacientes com epilepsia e contribui com o potencial de predizê-las por intermédio de um classificador de sinais de EEG.