Look-up in Google Scholar
Full metadata record
Fraga da Silva, Francisco José
Quispe Mamani, Godofredo
2021-05-19T20:32:16Z
2021-05-19T20:32:16Z
2019
http://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/2028654
En esta investigación se diseñaron tres estudios para mejorar y validar biomarcadores topográficos basados en el análisis computacional de electroencefalogramas (EEG) recolectados durante la ejecución de tareas de memoria de trabajo N-back, con el objetivo de brindar soporte para el diagnóstico precoz del deterioro cognitivo leve y de la enfermedad de Alzheimer. En el primer estudio se analizaron los potenciales relacionados a eventos, en la que se encontró diferencias significativas en el intervalo de 400 a 700 ms post estímulo en el componente P450. En el segundo estudio se analizaron los registros electroencefalográficos en las tareas de memoria operacional, encontrando diferencias significativas principalmente en las regiones del lóbulo frontal y temporal. Finalmente, en el tercer estudio se hizo la clasificación automática a través de técnicas de aprendizaje de máquina con clasificadores basados en el lenguaje de programación Python, el cual alcanzó una precisión, sensibilidad y especificidad en torno al 94%, este método de extracción de características logra superar los mejores desempeños reportados en la literatura, lo que indica que esta técnica puede representar una herramienta clínicamente relevante para apoyar el diagnóstico temprano de deterioro cognitivo leve y de la enfermedad de Alzheimer. (es_PE)
doença de Alzheimer (DA) é uma doença neurodegenerativa que afeta milhões de pessoas em todo o mundo. Além disso, pessoas com comprometimento cognitivo leve (CCL) estão em um grupo de risco que deve ser seguido atentamente, pois há uma alta probabilidade de evolução para DA. Nesta pesquisa, três estudos foram delineados para aprimorar e validar biomarcadores topográficos baseados na análise computacional do eletrencefalograma (EEG) coletado durante a execução de tarefas de memória operacional N-back, com o objetivo de fornecer suporte ao diagnóstico precoce do CCL e da DA. Os participantes foram 15 pacientes com diagnóstico de DA, 21 indivíduos com diagnóstico de CCL e 27 idosos saudáveis (IS) para o grupo controle. Os sujeitos foram submetidos a uma tarefa N-back visual de três níveis, com dificuldade ascendente na carga de memória operacional, durante a qual foram registrados sinais de EEG (32 canais). (pt_BR)
Brasil. Ministério da Educação. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) (es_PE)
application/pdf (es_PE)
por (es_PE)
Universidade Federal do ABC (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es (es_PE)
Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria - SUNEDU (es_PE)
Registro Nacional de Trabajos de Investigación - RENATI (es_PE)
Biomarcadores (es_PE)
Memoria a corto plazo (es_PE)
Enfermedad de Alzheimer (es_PE)
Aprendizaje automático (es_PE)
Biomarcadores topográficos baseados em eletrencefalogramas coletados durante tarefas de memória operacional para suporte ao diagnóstico precoce da doença de Alzheimer (es_PE)
Biomarcadores topográficos basados en electroencefalogramas recopilados durante tareas de memoria operacional para apoyar el diagnóstico precoz de la enfermedad de Alzheimer (es_PE)
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis (es_PE)
Universidade Federal do ABC (es_PE)
Ingeniería de la Información (es_PE)
Doctor en Ingeniería de la Información (es_PE)
BR (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.00.00 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02 (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor (es_PE)
https://orcid.org/0000-0002-4895-807X (es_PE)
01320386
Mascioli Cravo, Andre
Cominetti, Marcia Regina
Medeiros Kanda, Paulo Afonso
Suyama, Ricardo
Thomaz, Carlos Eduardo
Correa Martins Junior, David
Sato, Joao Ricardo
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
QuispeMamaniG.pdfTesis7.42 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Autorizacion.pdf
  Restricted Access
Autorización del registro259.6 kBAdobe PDFView/Open Request a copy


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons