Navegando por Assunto "Eletroencefalograma"
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Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Alterações comportamentais, eletromiográficas e eletroencefalográficas em ratos Wistar causadas pela injeção do extrato etanólico de Nerium Oleander Linn: uma nova descrição(2019-05) MELO, Bruna Silva de; MARQUES, Dienifer Negrão; HAMOY, Moisés; http://lattes.cnpq.br/4523340329253911; https://orcid.org/0000-0002-2931-4324Nerium oleander Linn é um arbusto Apocynaceae - está entre as plantas ornamentais mais tóxicas, especialmente para crianças e animais - potencialmente capaz de levar à morte se ingerido. Há poucos estudos relacionando ao N. oleander e alterações neurais e comportamentais na literatura atual. O presente estudo tem como objetivo descrever novos efeitos do extrato etanólico de N. oleander (EENO). A oleandrina foi separada e confirmada por extração líquido-líquido e analisada por cromatografia líquida de alta eficiência acoplada a um detector de arranjo de diodos (HPLC-DAD), em coluna de fase reversa C18 e empregando água-acetonitrila (63:37) (v/v) como uma fase móvel. O EENO foi injetado por uma dose: 150 mg / kg i.p para um total de 63 ratos wistar divididos em grupos de 9 animais. O teste comportamental demonstrou duas fases da atividade do SNC, fase I de miorrelaxamento e depressão e a fase II com excitabilidade, as duas fases foram verificadas por eletroencefalograma (EEG) e eletromiograma (EMG) dos animais. O surto de convulsões causado pelo extrato indica a possibilidade de inclusão no protocolo terapêutico de anticonvulsivantes, como o diazepam, principalmente em pessoas mais suscetíveis como nos pacientes epilépticos.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Esclerose tuberosa: a propósito de dois casos(2009) CARVALHO, Juliana Maroja Seráfico de Assis; CARVALHO, Jaime Roberto Seráfico de Assis; http://lattes.cnpq.br/5560874250154262A esclerose tuberosa (ET) é uma condição genética caracterizada pela formação de hamartomas passível de ocorrer em qualquer órgão do corpo humano, mas especialmente em sistema nervoso central, rins, coração e pele e cujo diagnóstico precoce é imprescindível para acompanhamento do paciente e prevenção e controle de complicações. Durante esta pesquisa, foram colhidos dados sobre a história clínica de dois pacientes portadores de ET, enfatizando a forma de evolução da doença e controle de suas complicações. Em ambos os casos, as manifestações clínicas mais importantes foram a epilepsia e o deficit cognitivo. Além disso, o quadro foi acompanhado por alterações dermatológicas, especificamente o típico adenoma sebáceo. Ambos os pacientes apresentaram manifestações renais, inclusive hipertensão arterial sistêmica e um caso apresentou insuficiência renal grave e evoluiu ao óbito. Conclui-se que em ambos os casos, a evolução da doença foi desfavorável, no entanto, com o diagnóstico precoce e manejo clínico adequado e até mesmo cirúrgico, a qualidade de vida do paciente pode ser aprimorada enquanto novos estudos promissores testam estratégias terapêuticas mais eficazes para reduzir a freqüência e a intensidade das convulsões e das outras complicações.Trabalho de Curso - Graduação - Artigo Acesso aberto (Open Access) Sistemas de interface cérebro-máquina: classificação de imagética motora via geometria de Riemann com otimização bayesiana(2023-12-19) LOPES, Danilo de Sousa; SILVA, Cleison Daniel; http://lattes.cnpq.br/1445401605385329; https://orcid.org/0000-0001-8280-2928Neste estudo, é apresentada uma nova metodologia para aprimorar o desempenho de sistemas de Interface Cérebro-Máquina baseados em Imagética Motora. Utilizaram-se informações de diferentes regiões do espectro dos sinais de eletroencefalografia, representadas como matrizes de covariância ponderadas pelo janelamento de sub-bandas no espaço Riemanniano. Para classificar essas matrizes, foi empregado o algoritmo Distância Mínima à Média de Riemann. Os hiperparâmetro que influenciam a faixa de frequência de interesse, comprimento da sub-banda e taxa de sobreposição, são refinados por meio da Otimização Bayesiana, que proporcionou novos graus de liberdade de ajustes individuais. Para a fusão da classificação das matrizes, foi adotado o algoritmo Light Gradient Boosting Machine, baseado no m´método Ensemble, que assegura uma melhor precisão final do modelo e alto desempenho na classificação da Imagética Motora. Os experimentos foram conduzidos com o conjunto de dados IIa da IV Competição Internacional de Interface Cérebro-Máquina, e, apesar dos resultados superiores em apenas dois sujeitos, não foram observadas melhorias substanciais em relação à abordagem do estado da arte. Ainda assim, a metodologia é promissora e indica potencial para futuras otimizações e desenvolvimentos.