Processamento no domínio da freqüência de sinais de eletroencefalografia coletados durante protocolo de estresse moderado

Abstract

Nesta pesquisa foi desenvolvida uma ferramenta computacional batizada Protolize! que possibilita o processamento de sinais biológicos, principalmente sinais de eletroencefalografia, no domínio do tempo e da freqüência. A ferramenta permite a análise desses sinais por meio de métodos como a transformada de Fourier, transformada de Fourier de curta duração, transformada discreta de wavelets, transformada contínua de wavelets, e disponibiliza interfaces gráficas para a edição dos sinais no domínio do tempo e o cálculo de parâmetros estatísticos básicos. O desempenho e a utilidade da ferramenta foram avaliados através do uso da mesma no processamento de sinais de eletroencefalografia, coletados em 21 voluntários, durante a aplicação de uma variação do protocolo TSST, no qual cada um dos voluntários realizou operações de subtração de um número de dois dígitos a partir de um número de quatro dígitos. Como resultado, além da validação de Protolize!, foi proposto um método, utilizando a transformada discreta de wavelets, com o qual conseguiu-se minimizar os artefatos derivados do sinal de eletroculografia. Além disso, foram encontradas, por meio da análise no domínio da freqüência, relações entre o desempenho dos voluntários durante a aplicação do protocolo e o aumento, na fase de teste do mesmo, da componente de freqüência de 44 Hz no sinal eletroencefalografico do lobo frontal. Determinaram-se também, relações entre a variação de tal potência na região pré-frontal e a velocidade de cálculo e de digitação de resultados, assim como relações, na região frontal, entre a citada variação e o desempenho do sujeito caracterizado por número de acertos e de erros durante o teste. _________________________________________________________________________________________ ABSTRACT

In this research a computational tool named Protolize! was developed for biological signal processing, with emphasis on electroencephalographic signals, in the frequency and time domains. The tool performs analysis using the Fourier transform, the short-time Fourier transform, the continuous wavelet transform and discrete wavelet transform. Other interfaces allow the signal edition in the time domain and calculation of some basic statistical parameters. Performance and usefulness of Protolize! were evaluated by processing electroencephalography signals collected, in 21 volunteers, under a variation of a TSST protocol, in which each subject made subtractions calculations of a two digit number from a four digit number. As a result, besides the validation of Protolize!, a method was proposed using the discrete wavelets transform, to minimize the electroculogram effects in the EEG signal. Through Fourier analysis, we found relations between the subject’s performance during the test and the power increase of the 44 Hz component in the EEG signal of the frontal lobe. Relations between the variation of that power in the prefrontal region and the speed of calculations and between this same power and the volunteer performance characterized by his number of correct and wrong answers were also found.