Banca de DEFESA: GILSON JOSÉ ALVES

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: GILSON JOSÉ ALVES
DATA : 28/02/2025
HORA: 08:30
LOCAL: Departamento de Eletrônica e Sistemas/CTG Prédio Escolar - Sala 406.
TÍTULO:

SISTEMA PARA AUXÍLIO DIAGNÓSTICO DA DOENÇA DE ALZHEIMER: UMA APLICAÇÃO COM REDE NEURAL ARTIFICIAL ADAPTATIVA.

PALAVRAS-CHAVES:

Rede neural artificial, inteligência artificial, doença de Alzheimer, reconhecimento de padrões, EEG.

PÁGINAS: 149
RESUMO:

As doenças neurológicas (DNs) são distúrbios que afetam o Sistema Nervoso Central (SNC), composto pelo encéfalo e pela medula espinhal, responsáveis pelo processamento e transmissão de informações no organismo. Existem mais de 600 tipos de DNs, incluindo tumores cerebrais, epilepsia, doença de Alzheimer (DA) e acidente vascular cerebral (AVC). As causas dessas enfermidades são variadas, considerando a complexidade do SNC, e podem incluir fatores genéticos, estilo de vida, infecções e lesões físicas. Alterações na atividade elétrica cerebral são comuns em muitas DNs e, em alguns casos, podem ser detectadas antes do surgimento de sintomas clínicos evidentes. A DA, em particular, apresenta desafios no diagnóstico precoce, pois seus sinais clínicos geralmente emergem em estágios avançados. Este estudo propõe um sistema de auxílio diagnóstico para a DA, baseado em inteligência artificial, utilizando uma rede neural artificial (RNA) associada ao processamento digital de sinais. O sistema analisa sinais de eletroencefalograma (EEG), extraindo padrões nas bandas de frequência delta (δ), teta (θ), alfa (α) e beta (β). Esses padrões, obtidos por meio de parâmetros como densidade espectral e coerência, são utilizados como entrada para a RNA, treinada para distinguir indivíduos com e sem DA. Os testes realizados demonstraram a eficácia do sistema na discriminação entre portadores e não portadores da DA, com sensibilidade de 80%, especificidade de 94,59% e acurácia de 94%. Para a distinção entre indivíduos saudáveis e não saudáveis, os valores obtidos foram: sensibilidade de 80%, especificidade de 96,66% e acurácia de 70%. Esses resultados representam uma contribuição efetiva aos métodos diagnósticos de DNs. As possíveis aplicações desse sistema incluem o suporte às equipes médicas no diagnóstico precoce da DA, possibilitando a adoção de intervenções que possam retardar ou limitar sua progressão. Dessa forma, o estudo contribui para a melhoria da qualidade de vida dos pacientes e de seus familiares, além de aprimorar as abordagens clínicas no manejo da doença.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - MIGUEL FERNANDO PAIVA VELHOTE CORREIA - FEUP
Externo à Instituição - FERNANDO FERREIRA DE CARVALHO - UPE
Externo ao Programa - 2885758 - GILSON JERONIMO DA SILVA JUNIOR - nullExterno ao Programa - 2364101 - GUILHERME NUNES MELO - nullInterno - 2733127 - LAURO RODRIGO GOMES DA SILVA LOURENCO NOVO
Presidente - 1512338 - MARCO AURELIO BENEDETTI RODRIGUES