Uso de redes complexas no estudo e no diagnóstico da Doença de Alzheimer

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Pineda, Aruane Mello
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: EEG; Doença de Alzheimer; Mapeamento de séries temporais em redes complexas; Redes complexas; Complex networks; Alzheimer’s Disease; Map from a time series to a network
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/182588

O Alzheimer é uma doença degenerativa do cérebro, incurável, que se agrava ao longo do tempo e atinge sobretudo pessoas entre 65 e 90 anos. A doença de Alzheimer (DA) é a principal demência entre os idosos e caracteriza-se por perda de funções cognitivas (memória, orientação, comportamento e linguagem), causada pela morte de células cerebrais. Atualmente, o diagnóstico definitivo da DA é feito por meio de um exame do tecido cerebral obtido por biopsia ou necropsia. Como somente após a morte do paciente pode-se ter a certeza que o mesmo tinha a DA, seu diagnóstico é feito utilizando exames, avaliações e excluindo-se outras causas de demência do seu histórico clínico. Em paralelo, estudos têm sido desenvolvidos para o estudo da DA com base de dados de EletroEncefaloGrama (EEG), e nesse sentido, diversos métodos de análise de dados de EEG têm sido propostos. Contudo, o estudo da DA por meio de dados de EEG é ainda um desafio, e consequentemente, faz-se necessária a preposição de novos métodos com o intuito de capturar informações adicionais da doença. Nesse sentido, utilizamos o mapeamento de uma série temporal em uma rede complexa no estudo da dinâmica de séries temporais de EEG de pacientes com a DA. Mais especificamente, na distinção entre envelhecimento e a DA e na identificação, dos estágios da DA em pacientes doentes a partir, das ondas cerebrais, alfa, beta, teta e delta.