Uso de redes complexas na detecção de crises epilépticas e na localização da zona epileptogênica em pacientes com epilepsia

Página do item simplificado
dc.contributor.advisorCampanharo, Andriana Susana Lopes de Oliveira [UNESP]
dc.contributor.authorTomanik, Gustavo Henrique
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2020-04-22T15:03:54Z
dc.date.available2020-04-22T15:03:54Z
dc.date.issued2020-02-27
dc.description.abstractA epilepsia é uma patologia cerebral caracterizada pela presença de crises epilépticas que afeta em torno de 1% de toda a população mundial. As crises epilépticas podem ocasionar perda de consciência gerando grande impacto na vida das pessoas que sofrem da doença. Atualmente, a técnica de EletroEncefaloGrafia (EEG) é um dos testes diagnósticos mais importantes para a identificação das crises epilépticas e de eventos entre crises, chamados de Descargas Epileptiformes Interictais (DEIs). A zona epileptogênica é a região neuronal responsável pela geração das crises em pacientes com epilepsia focal, e em alguns casos, seu tratamento consiste em uma cirurgia para a remoção desta região. Estudos que relacionam séries temporais com a teoria de redes complexas ganharam grande destaque e importância, mostrando que é possível mapear uma série temporal em uma rede complexa sem grande perdas de informações. Neste sentido, o objetivo deste trabalho consiste na utilização do mapeamento proposto por Campanharo et al., utilizando o conceito de bins, em uma aplicação inovadora: na detecção automática das crises epilépticas, das DEIs por meio da análise de sinais de EEG de pacientes com epilepsia e na localização da zona epileptogênica a partir de uma técnica não-invasiva. A metodologia proposta apresentou performance satisfatória na identificação das crises epilépticas e das DEIs, caracterizadas por uma grande variação de amplitude e frequência. Valores médios de sensibilidade de 83,3% e de 93,2% foram alcançados na detecção das crises e das DEIs, respectivamente. Na identificação da zona epileptogênica, a metodologia não teve êxito em identificar as DEIs, que não foram caracterizadas pela grande variação de amplitude, e consequentemente, sua localização a partir da metodologia proposta permaneceu inconclusiva.pt
dc.description.abstractEpilepsy is a cerebral pathology characterized by the presence of epileptic seizures that affects around 1% of the entire world population. Epileptic seizures can cause loss of consciousness generating great impact on the lives of people who suffer from the disease. Currently, the ElectroEncefaloGraphy(EEG) technique is one of the most important diagnostic tests for the identification of epileptic seizures and events between seizures, called Intertictal Epileptiform Discharges (DEIs). The epileptogenic zone is the neuronal region responsible for generating seizures in patients with focal epilepsy, and in some cases, treatment consists of surgery to remove this region. Studies that relate time series to the theory of complex networks have gained great prominence and importance, showing that it is possible to map a time series in a complex network without great loss of information. In this sense, the objective of this work is to use the mapping proposed by Campanharo et al., using the concept of bins, in a novel application: in the automatic detection of epileptic seizures, of DEIs through the analysis of EEG signals of patients with epilepsy and the location of the epileptogenic zone using a non-invasive technique. The proposed methodology presented satisfactory performance in the identification of epileptic seizures and EIDs, characterized by a high variation in amplitude and frequency. Average sensitivity values 83,3% and 93,2% were reached in the detection of epileptic seizures and IEDs, respectively. In the identification of the epileptogenic zone, the methodology was not successful in identifying the DEIs, which were not characterized by the high variation in amplitude, and consequently, its location from the proposed methodology remained inconclusive.en
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
dc.description.sponsorshipIdFAPESP 2018/02014-2
dc.description.sponsorshipIdCAPES:001
dc.identifier.aleph000930148
dc.identifier.capes33004064083P2
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/192287
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.subjectEpilepsiapt
dc.subjectEEGpt
dc.subjectZona Epileptogênicapt
dc.subjectRedes Complexaspt
dc.subjectMapeamento de Séries Temporais em Redes Complexaspt
dc.subjectEpilepsyen
dc.subjectEpileptogenic zoneen
dc.subjectComplex networksen
dc.subjectMap from a time series to a complex networken
dc.titleUso de redes complexas na detecção de crises epilépticas e na localização da zona epileptogênica em pacientes com epilepsiapt
dc.title.alternativeUse of complex networks in the detection of epileptic seizures and in the location of the epileptogenic zone in patients with epilepsyen
dc.typeDissertação de mestrado
unesp.advisor.lattes4947092280690606[1]
unesp.advisor.orcid0000-0002-0501-5303[1]
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Instituto de Biociências, Botucatupt
unesp.embargoOnlinept
unesp.examinationboard.typeBanca restritapt
unesp.graduateProgramBiometria - IBBpt
unesp.knowledgeAreaMatemática aplicada e computacionalpt
unesp.researchAreaMultidisciplinarpt

Arquivos

Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
tomanik_gh_me_bot.pdf
Tamanho:
4.14 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Baixar
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
license.txt
Tamanho:
3.02 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição:

Coleções

Dissertações - Biometria - IBB