PREDIÇÃO DE ESTADO DE REPOUSO E DE MOVIMENTO DE PACIENTES PARKINSONIANOS A PARTIR DE POTENCIAIS DE CAMPO LOCAL DO NÚCLEO SUBTALÂMICO: POSSÍVEL APLICAÇÃO EM NOVOS PROTOCOLOS DE ESTIMULAÇÃO CEREBRAL PROFUNDA
A doença de Parkinson (PD, do inglês Parkinson’s Disease) é a segunda doença neurodegenerativa de maior incidência, afetando aproximadamente 1-3 % dos adultos com mais de 60 anos. Dentre outros fatores, a PD impacta as atividades motoras e a qualidade de vida do paciente. A alteração do padrão oscilatório do potencial de campo local do núcleo subtlâmico (STN-LFP) é frequentemente observada em pacientes com PD, o que ocorre, em particular, nas sub-bandas beta (13-35 Hz) e gamma (35-100 Hz), as quais também estão associados à modulação do movimento. Um tratamento tipicamente utilizado na PD grave é a estimulação cerebral profunda contínua, a qual especula-se não ser completamente eficiente por ignorar típicas variações oscilatórias características do estado motor. Neste sentido, a previsão do estado de movimento baseado na composição espectral do STN-LFP ainda é um desafio e uma questão de debate para projetar novas estratégias para a estimulação cerebral profunda, ou seja, um tratamento essencial na PD. Este trabalho busca detectar o estado motor de pacientes parkinsonianos a partir dos sinais de campo local do núcleo subtalâmico submetidos à procedimento para implantação de eletrodos para estimulação elétrica profunda. Para tanto, múltiplas técnicas associadas às estratégias de processamento de sinais e aprendizado supervisionado são aplicadas, tais como: filtragem digital, estimação de espectro, validação cruzada e classificação (análise do discriminante linear, naive Bayes, k-vizinhos mais próximos, máquinas de vetores suporte).