Modelo de classificação da doença de Parkinson por eletroencefalograma (2024)
- Authors:
- Autor USP: SOUZA, RUDSON ANTONIO NEGRÃO RIBEIRO DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.11606/003228520
- 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
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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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://doi.org/10.11606/003228520. Acesso em: 31 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://doi.org/10.11606/003228520 -
NLM
Souza RANR de. Modelo de classificação da doença de Parkinson por eletroencefalograma [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 31 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003228520 -
Vancouver
Souza RANR de. Modelo de classificação da doença de Parkinson por eletroencefalograma [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 31 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003228520
Informações sobre o DOI: 10.11606/003228520 (Fonte: oaDOI API)
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Rudson_Antonio_Negrão_Ri... | Direct link |
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