Modelo de classificação da doença de Parkinson por eletroencefalograma (2024)
- Authors:
- Autor USP: SOUZA, RUDSON ANTONIO NEGRÃO RIBEIRO DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; DOENÇA DE PARKINSON
- Keywords: Diagnóstico; Eletroencefalograma
- Language: Português
- Abstract: A doença de Parkinson (DP) é uma condição neurodegenerativa complexa que afeta principalmente adultos acima de 60 anos, sendo o segundo distúrbio neurodegenerativo mais comum após a doença de Alzheimer. Com os avanços tecnológicos, as técnicas de neuroimagem e processamento de dados, utilizando aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL) como técnicas aplicadas para detecção automática a DP, tem se mostrado promissores nos estudos de pesquisa. Este estudo utilizou dados de eletroencefalograma (EEG) disponíveis publicamente para analisar a atividade cerebral de 15 pacientes com doença de Parkinson (DP) e 16 indivíduos de um grupo controle (GC). Os dados foram coletados sem medicação, usando 41 canais, e analisados em estado de repouso. A acurácia foi utilizada como métrica chave de desempenho para o modelo de classificação. A abordagem incluiu a segmentação dos dados, leitura e organização em grupos (GC e DP), aplicação de uma rede neural convolucional (CNN) com camadas como Conv1D, BatchNormalization e LeakyReLU para melhorar o modelo. Como resultado obtivemos uma acurácia de 48,39%, indicando limitações na captura das características distintivas entre casos de Parkinson e controles. Futuras pesquisas devem usar amostras maiores e comparar condições com e sem medicação para aumentar a confiabilidade dos resultados e oferecer insights clínicos mais robustos.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2024
-
ABNT
SOUZA, Rudson Antônio Negrão Ribeiro de. Modelo de classificação da doença de Parkinson por eletroencefalograma. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b09714c8-7fd1-4e53-a52f-e86c0b958e57/Rudson_Antonio_Negr%C3%A3o_Ribeiro_Souza.pdf. Acesso em: 06 dez. 2025. -
APA
Souza, R. A. N. R. de. (2024). Modelo de classificação da doença de Parkinson por eletroencefalograma (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b09714c8-7fd1-4e53-a52f-e86c0b958e57/Rudson_Antonio_Negr%C3%A3o_Ribeiro_Souza.pdf -
NLM
Souza RANR de. Modelo de classificação da doença de Parkinson por eletroencefalograma [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 06 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b09714c8-7fd1-4e53-a52f-e86c0b958e57/Rudson_Antonio_Negr%C3%A3o_Ribeiro_Souza.pdf -
Vancouver
Souza RANR de. Modelo de classificação da doença de Parkinson por eletroencefalograma [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 06 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b09714c8-7fd1-4e53-a52f-e86c0b958e57/Rudson_Antonio_Negr%C3%A3o_Ribeiro_Souza.pdf
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