@PHDTHESIS{ 2019:1549906574,
 	title = {Identifcação do padrão de hipsarritmia em eletroencefalogramas: utilizando decomposição de sinais em pequenas ondas},
 	year = {2019},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3024",
 	abstract = "A epilepsia consiste em uma alteração temporária do funcionamento do cérebro.
 É possível, durante uma crise epiléptica, verificar alterações acentuadas. Em lactentes,
 como por exemplo, destacam-se algumas encefalopatias como a síndrome de
 West. A síndrome de West caracteriza-se principalmente por espasmos infantis e
 hipsarritmia. A hipsarritmia, descrita pela primeira vez em 1952, é caracterizada
 por padrão eletroencefalográfico composto de ondas lentas e espículas de projeção
 anárquica e de elevada tensão. O padrão de hipsarritmia também se faz presente em
 EEG's de crianças com microcefalia causada pelo vírus Zika. Apesar das características
 de hipsarritmia no eletroencefalograma estarem bem definidas, a identificação
 desse padrão ainda causa discordância entre especialistas. Propõe-se neste trabalho
 o desenvolvimento de métodos matemáticos e computacionais capazes de identificar
 as características básicas desse sinal elétrico patológico, a fim de auxiliar no diagnóstico
 e no prognóstico de pacientes epilépticos. Durante esse trabalho é apresentada
 a formulação matemática da Transformada de Wavelet, contínua e discreta, das funções
 de Gabor que serão utilizadas como núcleo dessa transformação e das funções
 de Gabor sintonizadas. Aplicou-se o cálculo dos três índices em sinais de eletroencefalograma
 de lactentes portadores do vírus Zika para identificação de hipsarritmia.
 Esses sinais foram adquiridos junto ao projeto do Governo do Estado do Maranhão
 denominado Casa Ninar. Os resultados podem evidenciar uma eficácia da metodologia
 em identificar o padrão de hipsarritmia, pois apresentam taxas de acerto que
 entre 95 a 100% na classificação de eletroencefalogramas. Na tarefa mais difícil, que
 é classificar trechos do EEG, as taxas de acerto variaram entre chegam 75 a 90%.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}