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A doença de Alzheimer causa sofrimento em seus portadores e pessoas próximas por seus efeitos e também custos financeiros. Sua incidência e prevalência aumentam com a idade, e países com grandes porções de idosos também têm maiores proporções de doentes. Estima-se que 2 milhões de Brasileiros, e 5.1 milhões de Americanos, são portadores da doença em 2007. A sua causa é desconhecida, e não possui procedimento de diagnóstico definitivo, além da autópsia. Portanto, é importante e urgente a necessidade de um preciso, não-invasivo, baixo-custo, e objetivo procedimento de diagnóstico que pode estar disponível para a população. Neste trabalho, a métrica base da comunidade clínica em recentes estudos é de 83% de sensitividade, 55% de especificidade e 75% de precisão com o diagnóstico de Alzheimer. Para ir além dessas métricas, este trabalho propõe uma análise multiresolução de wavelet configurada para extrair características dos sinais de eletroencefalografia. Este trabalho diferencia-se pelo processo de segmentação, e pela aplicação de diferentes bandas de freqüência à wavelet Quadratic B-Spline. As características representadas pela wavelet são classificadas por uma rede neural artificial. Espera-se que essa análise contribua para desenvolvimento de uma ferramenta de diagnóstico da doença de Alzheimer, precisa e útil a população.