PPGCC/CCET

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: GUSTAVO HENRIQUE BATISTA SANTOS OLIVEIRA
DATA: 26/04/2019
HORA: 14:30
LOCAL: Auditório do DEINF
TÍTULO: Detecção automática de complexos-K no sinal EEG humano baseada em análise espectral multitaper
PALAVRAS-CHAVES: Eletroencefalograma, complexo-K, espectrograma multitaper, estudo do sono, análise espectral.
PÁGINAS: 81
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO: Neste trabalho propõe-se um novo método para detecção automática de complexos-K (KCs) em eletroencefalograma (EEG) humano, denominado MT-KCD. De forma similar aos métodos existentes, o MT-KCD busca implementar algumas regras básicas da literatura médica tais como a caracterização do KC como uma onda bem-delineada e aguda que se sobressai do background iniciada por uma componente negativa e seguida imediatamente por uma componente positiva, possuindo faixa de frequência de 0-4 Hz, amplitude pico a pico ≥ 75 µV e duração≤ 2 segundos. O que diferencia o MT-KCD dos outros métodos é a aplicação de análise espectral multitaper para realizar a caracterização do KC como ondas de 0-4 Hz que sobressaem do background. A análise espectral mulitaper do EEG é uma técnica de estimação de potência de sinais estacionários que soluciona os problemas de alto bias e variança gerado pela técnicas mais simples e que recentemente tem sido utilizada por alguns pesquisadores como uma técnica complementar ao hipnograma tradicional para o estudo de macro e microestruturas do sono. O MT-KCD divide-se em três fases: pre-processamento, extração de candidatos e eliminação de candidatos. No pré processamento, gera-se um espectrograma multitaper a partir do sinal de EEG de entrada. Na extração de candidatos, o espectrograma é usado para identificar regiões correspondentes a oscilações na faixa 0-4Hz e nelas marcar ondas que se sobressaem do background como possíveis ocorrências de KCs. Na eliminação de candidatos, ondas marcadas anteriormente que satisfazem critérios de duração e amplitude são classificadas como KCs. OMT KCD foi avaliado utilizando uma base de dados pública de KCs, o DREAMS, que tem sido utilizada por grande parte dos trabalhos sobre identificação automática de KCs. Os resultados alcançados mostram, com relação ao recall e precisão, o MT-KCD é comparável aos métodos existentes, com a vantagem de apresentar uma melhor relação entre estas métricas (valores de F1 e F2), alcançando valores superiores a 75%, na maioria dos cenários, superando os demais métodos.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2582240 - GERALDO BRAZ JUNIOR
Presidente - 1564359 - LUCIANO REIS COUTINHO
Externo à Instituição - SILMAR SILVA TEIXEIRA - UFPI