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Banca de QUALIFICAÇÃO: ERIC GABRIEL SOUZA CRESPO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ERIC GABRIEL SOUZA CRESPO
DATA: 03/12/2018
HORA: 16:00
LOCAL: Sala da Pós-Graduação em Biotecnologia - CMRV
TÍTULO: Técnica de inteligência computacional na identificação de Motifs e remoção de artefatos em série temporal eletroencefalográfica
PALAVRAS-CHAVES: Eletroencefalograma, EEG, Padrão, motifs, remover, Inteligência artificial
PÁGINAS: 58
GRANDE ÁREA: Ciências da Saúde
ÁREA: Fisioterapia e Terapia Ocupacional
RESUMO:

O reconhecimento de padrões em séries temporais (RPST) é uma das sub-áreas da computação que mais crescem em pesquisas no mundo todo. Seu desenvolvimento exponencial tem estabelecido o crossover entre outras áreas, como a neurociência, por intermédio de diversas aplicações e soluções na área médica, no ensino e pesquisa. Embora haja avanço da RPST nas neurociências, ainda não foi desenvolvido um sistema com RPST que reconheça e elimine os artefatos do eletroencefalograma. Neste contexto, o objetivo deste estudo foi desenvolver um sistema com a utilização do RPST para identificar, analisar e eliminar os artefatos do sinal eletroencefalográfico. Para esta proposição foi utilizado a identificação de pontos criticos, ou seja, vales e picos que tornam possível a identificação de um comportamento padronizado pela RPST, com a utilização da regra de perceptually important points (PIPs). Em seguida, foram selecionados aleatoriamente 150 dados de sinal eletroencefalográfico com artefatos de piscada dos olhos, movimentos sacádicos, trincar dos dentes, movimento da língua e da boca. Os resultados parciais demonstram que o PIPs é uma métrica comparativa de RPST que pode ser utilizada como entrada em Redes Neuras Artificias (RNA) para categorizar o padrão do espectro do eletroencefalograma.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2092495 - SILMAR SILVA TEIXEIRA
Interno - 1761994 - VICTOR HUGO DO VALE BASTOS
Externo ao Programa - 015.753.933-44 - ARIEL SOARES TELES - IFMA
Externo ao Programa - 2009986 - GILDARIO DIAS LIMA
Notícia cadastrada em: 09/11/2018 09:12
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb06.ufpi.br.instancia1 06/03/2021 01:06