Criação de uma base de dados de EEG para diagnóstico do Estado de Mal Não Convulsivo
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| Publication Date: | 2024 |
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Summary: | Trabalho de Projeto do Mestrado em Engenharia Biomédica apresentado à Faculdade de Ciências e Tecnologia |
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Criação de uma base de dados de EEG para diagnóstico do Estado de Mal Não ConvulsivoDevelopment of an EEG database for diagnosis of Non-Convulsive Status EpilepticusEpilepsyNon-Convulsive Status EpilepticusElectroencephalogram (EEG)EEG signal featuresEpilepsiaEstado de Mal não ConvulsivoElectroencefalograma (EEG)Caraterísticas sinal EEGTrabalho de Projeto do Mestrado em Engenharia Biomédica apresentado à Faculdade de Ciências e TecnologiaIn the context of providing urgent medical care to patients with epilepsy, those who have been identified as having suspected status epilepticus (SE) assume a pivotal role, given the potential for permanent neurological consequences. In the event that a patient presents with an altered state of consciousness for which no apparent cause can be identified, it is imperative to undertake a differential diagnosis of non-convulsive status epilepticus (NCSE) in conjunction with various encephalopathies, with the input of an electroencephalogram (EEG) being of paramount importance. The EEG is subjected to analysis in accordance with established standards by a duly qualified specialist, based on established neurophysiological criteria.The objective of this study is to create a database that compiles useful information for diagnosing NCSE and to explore EEG signal features, with the aim of determi-ning those that best discriminate NCSE.Information was gathered on the clinical status of 41 patients who had undergone at least one EEG examination, with the results classified as either NCSE or possible NCSE. EEGs were also collected whenever they existed, at a time when the pati-ents no longer exhibited NCSE criteria. A total of 81 electroencephalogram (EEG) recordings were obtained and classified according to the presence or absence of non-convulsive status epilepticus (NCSE) and possible NCSE.The features employed in the Grupo de Computação Adaptativa do Centro de In-formática e Sistemas da Universidade de Coimbra (CISUC) for automated seizure detection were deployed in this project to ascertain their potential for differentiating NCSE. The characteristics analysed include those that examine the spectral powerof the lower frequencies (delta and theta), as well as the ratios between them. Itis noteworthy that the delta sub-bands, which were introduced specifically for this project (Delta1[0-1.5 Hz] and Delta2[2.5-4 Hz]), and which correspond to the cut-off frequencies used in the EEG neurophysiological criteria, yielded the most favourable results.It is believed that the database developed accurately reflects the data typically en-countered in clinical practice. It is anticipated that the database will serve as a foundation for the implementation of novel methodologies aimed at enhancing the efficiency and precision of NCSE diagnosis.Na prestação de cuidados médicos urgentes a doentes com Epilepsia, os que têm suspeita de Estado de Mal (Status Epilepticus) (SE) são críticos devido às possíveis consequências neurológicas permanentes. Quando é observado um doente com alteração do estado de consciência sem causa aparente, o diagnóstico diferencial de Estado de Mal não Convulsivo (Non-Convulsive Status Epilepticus) (NCSE) com encefalopatias variadas tem de ser feito e é essencial a informação do Eletroencefalograma (EEG). A análise do EEG é feita com base em padrões por um especialista, baseado em critérios neurofisiológicos estabelecidos.O objetivo deste trabalho é a criação de uma Base de Dados que compile informação útil para o diagnóstico de NCSE e explorar caraterísticas do sinal de EEG, determinando as que melhor discriminam NCSE.Foi colhida informação do estado clínico de 41 doentes em que têm pelo menos um EEG classificado com NCSE ou Possível NCSE. Recolheu-se também EEG, sempre que existia, num momento em que os doentes já não tinham critérios de NCSE. Obtiveram-se 81 registos de EEG, classificados em NCSE, Possível NCSE ou Sem NCSE.As caraterísticas usadas no Grupo de Computação Adaptativa do Centro de Informática e Sistemas da Universidade de Coimbra para a detecção automática de crises, foram aplicadas neste projeto com o intuito de avaliar se poderiam ser também usadas para discriminar NCSE. Nas caraterísticas analisadas, destacam-se as que analisam o Poder Espetral das frequências mais baixas (Delta e Teta), assim como rácios entre estas. É de salientar que as sub-bandas Delta introduzidas especificamente para este projeto (Delta1[0-1,5 Hz] e Delta2[2.5-4 Hz]), por ser a frequência de corte usada nos critérios de neurofisiológicos EEG, apareçam entre os melhores resultados. Considera-se que a Base de Dados criada mimetiza razoavelmente os dados que se podem encontrar na prática clínica. No futuro espera-se a Base de Dados criada seja a base para a aplicação de novas metodologias para melhor e mais rapidamente fazer o diagnóstico de NCSE.2024-07-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://hdl.handle.net/10316/116486https://hdl.handle.net/10316/116486TID:203694988porGodinho, Jaime Manuel Matosinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2024-09-11T22:06:55Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/116486Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-29T06:10:12.702217Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse |
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