Revisão sistemática sobre eletroencefalograma aplicado à engenharia biomédica.

ID: 
6502
Sala virtual: 
https://us02web.zoom.us/j/86077933411?pwd=cFBJMUZrR0NsK01xVDFmT0VNTjRHZz09
Vídeo: 
https://peertube.td.utfpr.edu.br/videos/watch/013eb9ed-d52d-4cb0-8fdd-d395e67b4a75
Resumo: 
Muitos orgãos do corpo humano, como o cérebro, por exemplo, manifestam suas funções através de atividade elétrica. Esta atividade do cérebro produz um sinal chamado de Eletroencefalograma (EEG) que apresenta informações de sua atividade funcional. Esse exame é de extrema importância para a área médica, pois permite diagnosticar e tratar patologias como, por exemplo, a epilepsia. Porém, os equipamentos para aquisição, amplificação e filtragem são de alto custo e às vezes inviáveis para indivíduos de baixa renda.  Por este motivo, o presente trabalho primeiramente fez uma revisão sistemática dos principais assuntos que envolvem o EEG, Inteligência Artificial, Aprendizagem de Máquina e Redes Neurais Artificiais para posteriormente ser criado um software capaz de filtrar, amplificar e classificar os sinais de EEG por meio de Redes Neurais Artificiais. Assim, os custos com equipamentos hospitalares acabam sendo menores, visto que toda a parte eletrônica do exame será feita de forma digital e não mais analógica.
Autor(es): 
Lucas
Rosalin Chaves de
Sousa
Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, Paraná, Brasil
lucaschavesdesousa@gmail.com
Paulo Rogério
Scalassara
Universidade Tecnológica Federaldo Paraná, Cornélio Procópio, Paraná, Brasil
prscalassara@utfpr.edu.br
Modalidade: 
Engenharia Elétrica
Data: 
25/11/2020
Hora: 
10:00