Banca de DEFESA: ERIC GABRIEL SOUZA CRESPO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ERIC GABRIEL SOUZA CRESPO
DATA: 09/07/2019
HORA: 10:00
LOCAL: Sala de reunião da direção do campus Ministro Reis Velloso
TÍTULO: UTILIZAÇÃO DO VETOR PERCEPTUALLY IMPORTANT POINTS COMO ENTRADA PARA CLASSIFICAÇÃO DE PADRÕES COM REDE NEURAL ARTIFICIAL MULTI LAYER PERCEPTRON EM SÉRIE TEMPORAL
PALAVRAS-CHAVES: Eletroencefalograma, EEG, Padrão, MOTIFS, remoção de artefatos, Inteligência Artificial. Biomarcadores.
PÁGINAS: 66
GRANDE ÁREA: Outra
ÁREA: Multidisciplinar
RESUMO:

O reconhecimento de padrões em séries temporais (RPST) é uma das sub-áreas da computação que mais crescem em pesquisas no mundo. Seu desenvolvimento exponencial, tem estabelecido o crossover entre outras áreas por intermédio de diversas aplicações e soluções na área da saúde, ensino e pesquisa. Embora haja avanço da RPST nas neurociências, ainda não foi desenvolvido um sistema com RPST que reconheça e elimine os artefatos do eletroencefalograma. Neste contexto, o objetivo deste estudo foi desenvolver um sistema com a utilização do RPST para identificar, analisar e eliminar os artefatos do sinal eletroencefalográfico. Para esta proposição, foi utilizado a identificação de pontos criticos, ou seja, vales e picos que tornam possível a identificação de um comportamento padronizado pela RPST, com a utilização da regra de perceptually important points (PIP). Em seguida, foram selecionados aleatoriamente dados de sinal eletroencefalográfico com artefatos de piscada dos olhos. Os resultados demonstram que o PIP é uma métrica comparativa de RPST que pode ser utilizada como entrada em Redes Neuras Artificias (RNA) para categorizar o padrão do espectro do eletroencefalograma, apresentando uma taxa de precisão de 98,8% quanto o acerto dos artefatos. Conclui-se que a utilização do vetor angular PIP como solução para identificação em séries temporais é totalmente aplicável e precisa. 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2092495 - SILMAR SILVA TEIXEIRA
Interno - 015.753.933-44 - ARIEL SOARES TELES - IFMA
Interno - 1761994 - VICTOR HUGO DO VALE BASTOS
Externo à Instituição - ALAIR PEDRO RIBEIRO DE SOUZA E SILVA - UFRJ