Titulo Estágio
Previsão de crises epilépticas: uma abordagem neuro-cardiovascular
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
DEI-FCTUC
Enquadramento
A previsão de crises epilépticas pode melhorar substancialmente a qualidade de vida de milhões de pessoas que sofrem de epilepsia refractária, isto é de epilepsia resistente à medicação e que não pode ser alvo de intervenção cirúrgica.
A previsão de crises tem sido amplamente estudada do ponto de vista da análise do electroencefalograma (EEG). No entanto até aos dias de hoje nenhum algoritmo baseado no EEG mostrou uma performance adequada. Normalmente o grande problema é o elevado número de falsos positivos, cuja ocorrência pode ter efeitos contrários aos desejados aumentando a ansiedade do paciente.
Esta proposta de mestrado visa o estudo da importância de outros bio-sinais, para além do EEG, na previsão de crises epilépticas. Nomeadamente bio-sinais originados pelo sistema cardiovascular. Existem evidências que as crises epilépticas afectam o sistema nervoso autónomo reflectindo-se, por exemplo, em variações nas características do electrocardiograma (ECG) antes e durante as crises.
Objetivo
O objectivo final será o desenvolvimento de uma nova metodologia para previsão de crises que permita reduzir o número de falsos alarmes mantendo a sensibilidade (% de crises correctamente previstas). Serão testadas três abordagens de previsão: com base somente em características de sinais do domínio cardiovascular; com base em características do EEG; e com base na fusão de informação de ambos os domínios.
Esta tese de mestrado assentará primeiramente sobre uma base de dados de 275 pacientes, disponibilizando os sinais EEG e o ECG de cada paciente. Os dados correspondem a vários dias de aquisição, durante os quais foram registadas no mínimo três crises com manifestação clínica. Adicionalmente, prevê-se adquirir outros bio-sinais para complementar a base de dados referida, nomeadamente o fotopletismograma (PPG).
Propõe-se que o aluno, em primeiro lugar extraia características dos sinais e estude a capacidade discriminativa das características. Finalmente deve desenvolver classificadores ajustados para detectar a fase pré-crise.
O aluno deve fazer um estudo preliminar envolvendo 30 pacientes visando a definição de diversos parâmetros da metodologia, como por exemplo: quais as características mais discriminativas; número de crises a usar para treino; abordagem para selecção dos padrões a usar no treino; entre outros. Após a definição dos parâmetros o aluno deve fazer um estudo exaustivo em 100 pacientes realizando a análise estatística, retirando as conclusões devidas.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
1- Revisão do estado da arte relativo ao tema em causa (Setembro-Outubro)
Devem ser estudados os mecanismos fisiológicos que estão na origem das crises epilépticas, em especial as interações entre o cérebro e o sistema cardiovascular.
Devem ser estudadas e compreendidas as diferentes características do EEG, do ECG e de outros bio-sinais sensíveis ao estado pré-crise, bem como as abordagens para previsão de crises usando técnicas de inteligência computacional.
2-Aquisição de bio-sinais complementares e estudo preliminar em 30 pacientes (Outubro-Dezembro)
Devem ser adquiridos outros bio-sinais, tal como o PPG. As diferentes características devem ser extraídas e a sua capacidade discriminativa estudada, bem como a influência de diversos parâmetros metodológicos na performance de previsão.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
3- Análise da performance em 100 pacientes (Janeiro-Abril).
Com base no estudo preliminar em 30 pacientes deve ser estudada a performance de previsão em 100 pacientes e tiradas as devidas conclusões no que respeita às melhorias obtidas através da consideração isolada do EEG e do ECG e da fusão de informação de ambos.
4- Escrita da tese e de eventuais artigos em Conferências e Revistas (Abril-Junho)
Condições
O trabalho decorrerá nos Laboratórios do Grupo de Computação Adaptativa do CISUC, no DEI. Existem todos os recursos de hardware e software para a realização do estágio.
Observações
Este trabalho tem um conteúdo de investigação significativo, com elevado potencial de impacto na comunidade científica e clínica, nomeadamente expresso em patentes e publicações em conferências e revistas internacionais.
Orientador
César Alexandre Domingues Teixeira
cteixei@dei.uc.pt 📩