Tratamento e análise de sinais neurológicos visuais com wavelets

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2008
Autor(a) principal: Weiderpass, Heinar Augusto
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5144/tde-18122008-103054/
Resumo: O potencial visual evocado (PVE) é um sinal elétrico de baixa intensidade originado no córtex visual em resposta a uma estimulação visual periódica. O potencial visual evocado de varredura é um procedimento de PVE modificado para medir acuidade visual de grades em pacientes pré-verbais e não-verbais. Este biopotencial está imerso em uma grande quantidade de ruído eletroencefalográfico e artefato relacionado ao movimento. A relação sinal-ruído tem um papel dominante na determinação de erros sistemáticos e estatísticos. O propósito deste estudo é apresentar um método baseado na transformada wavelet para filtrar e extrair o potencial evocado visual de varredura. Grades de luminância de onda senoidal moduladas em 6 Hertz foram usadas como estímulo para se determinar os limiares de acuidade. A amplitude e a fase da 2ª. harmônica (12 Hertz) do padrão de resposta foram analisadas usando-se a transformada rápida de Fourier após a filtragem por wavelet. O método da transformada wavelet discreta foi usado para decompor o PVE em coeficientes wavelet, determinando-se quais destes representavam uma atividade significativa. Em um passo seguinte somente os coeficientes relevantes foram considerados, zerando-se os demais e reconstruindo-se, assim, o sinal PVE. Isto resultou na filtragem das demais freqüências que foram consideradas ruído. Simulações numéricas e análises com dados de PVE humanos mostraram que este método forneceu maior relação sinal-ruído quando comparado com o método clássico dos mínimos quadrados recursivo (RLS) e ainda uma análise de fase mais apropriada