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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.3.2008.tde-28032008-163745
Document
Author
Full name
Camila Shirota
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2008
Supervisor
Committee
Itiki, Cinthia (President)
Costa, Ernane José Xavier
Kohn, André Fábio
Title in Portuguese
Ondaletas no processamento de potenciais evocados somato-sensitivos.
Keywords in Portuguese
Análise de ondaletas (wavelet)
Filtros digitais
Potenciais evocados de curta latência
Processamento de sinais biomédicos
Abstract in Portuguese
Os potenciais evocados somato-sensitivos são úteis para detectar e localizar lesões nas vias sensoriais. Sua obtenção exige a média síncrona de mais de mil respostas individuais. A redução do número de estímulos elétricos para obter o potencial evocado resulta na diminuição do tempo do exame e do desconforto do paciente. O objetivo desta dissertação foi o de estudar o potencial de contribuição de duas técnicas de tempo-freqüência (ondaletas e filtros associados a trechos temporais específicos) à estimação de potenciais evocados somato-sensitivos, quando se utilizam apenas 100 respostas individuais. Quanto aos filtros, sugere-se o uso de dois passa-baixas. O primeiro, com freqüência de corte em 900Hz, deve ser utilizado no trecho inicial de 3ms a 35ms e o segundo, com freqüência de corte em 200Hz, no trecho final de 25ms a 60ms. Em relação aos parâmetros da técnica baseada em ondaletas, recomenda-se a utilização da ondaleta-mãe biortogonal 5.5, pois ela fornece erros menores e apresenta curvas visualmente boas. Além disso, ela apresenta a vantagem de ter fase linear, que é mais adequada ao processamento de potenciais evocados. Os 20% maiores coeficientes das escalas D3, D4 e D5 e os 50% maiores coeficientes da escala D6 que se encontram em trechos temporais específicos, além de todos os coeficientes de aproximação da escala 6, reconstroem adequadamente o potencial evocado. A análise estatística dos erros quadráticos normalizados indicou que a estimação por ondaletas é a melhor dentre as técnicas testadas. Também se verificou que ambas as técnicas resultaram na redução do erro quadrático normalizado, quando comparadas à média síncrona de 100 respostas individuais. Conclui-se que tanto as ondaletas quanto os filtros contribuem de forma positiva à obtenção de melhores estimativas do potencial evocado, mesmo quando um número reduzido de respostas individuais é utilizado.
Title in English
Wavelets in somatosensory evoked potential processing.
Keywords in English
Biomedical signal processing
Digital filters
Short-latency evoked potentials
Wavelet analysis
Abstract in English
Somatosensory evoked potentials are useful to detect and locate lesions in sensory pathways. In order to obtain somatosensory evoked potentials, more than one thousand single sweeps must be synchronously averaged. The smaller the number of electrical stimuli used for evoked potentials, the lower is the examination length and the patient discomfort. The objective of this thesis is to study the contribution potential of two time-frequency techniques (wavelets and filters associated to specific time intervals) to the estimation of somatosensory evoked potentials, when only one hundred individual responses are used. For the filtering technique, it is suggested that two low-pass filters be used. The first filter has a 900Hz cutoff frequency and must be used in the 3ms-35ms time interval. The second one has a 200Hz cutoff frequency and should be applied to the 25ms-60ms section. Regarding wavelet parameters, it is recommended that a biorthogonal 5.5 mother wavelet be used, because it provides smaller errors and the results are visually good. Besides it, this mother wavelet has linear phase, which is useful to the evoked potential processing. The 20% greatest coefficients in D3, D4, D5 scales, and the 50% greatest D6 coefficients are candidates to the reconstruction. Those that fall in specific time intervals are used together with all the A6 coefficients. They reconstruct evoked potentials in a satisfactory manner. The statistical analysis of the normalized squared errors indicates that the wavelet estimation is the best technique among the tested ones. This work also shows that both techniques resulted in the reduction of the normalized squared errors, when compared to the synchronous averaging of 100 individual responses. As a conclusion, both wavelets and filters contribute in a positive manner to improve evoked potential estimation, even when a reduced number of individual responses is used.
 
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Errata_Shirota.pdf (14.45 Kbytes)
Publishing Date
2008-04-07
 
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  • SHIROTA, Camila, BARRETTO, Mateus Ymanaka, and ITIKI, C. Associative memories and diagnostic classification of EMG signals. In ICANNGA, Coimbra, 2005. Adaptive and Natural Computing Algorithms.Viena, Áustria : Springer-Verlag, 2005.
  • LEI, Paulo, et al. Estimação de potenciais evocados somatossensitivos por transformada discreta do cosseno e wavelets. In XX Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, São Pedro, SP, 2006. Anais do XX Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica., 2006.
  • SHIROTA, Camila, BARRETTO, Mateus Ymanaka, e ITIKI, C. Classificação de sinais eletromiográficos de agulha por memórias associativas e modelagem auto-regressiva. In III Congresso Latino-Americano de Engenharia Biomédica, João Pessoa, 2004. Proceedings of the International Federation for Medical and Biological Engineering. : SBEB, CORAL & IFMBE, 2004.
  • SHIROTA, Camila, e ITIKI, C. Estudo da ordem de modelos auto-regressivos para sinais eletromiográficos normais, miopáticos e neuropáticos. In XVIII Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, São José dos Campos, 2002. Anais de Trabalhos Completos do XVIII Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica.São José dos Campos : UNIVAP, 2002.
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