This paper aims to establish the correlation between statistical parameters and Electroencephalographic (EEG) signals as a function of age, in subjects without neurological disorders. EEG signals were recorded during the task of following an Archimedes spiral. There were 59 healthy subjects who voluntarily participated in this study which were divided into 7 groups, aging between 20 to 86 years from both gender, in order to identify differences and allow discrimination between the features of each group. Initially, comparisons were made among several features (F20, F50, F80, F95, Mean Frequency, Root Mean Square value, Zero Crossings, Square of the Power Spectrum, Kurtosis, Skewness, Variance, Standard Deviation and Approximate Entropy) seeking separation between young and elderly groups. Furthermore, it was sought to correlate the statistical parameters and the entire age range. For this purpose it was used Linear Discriminant Analysis (LDA). The data were processed with MATLAB ® software. Through the LDA, significant differences were observed over the distinct age ranges. The tool has satisfactorily performed the separation of discriminant features by classifying groups of subjects in function of their age range.Keywords Electroencephalography, Linear Discriminant Analysis, Aging. Análise das relações entre o sinal EEG e o envelhecimento através da Análise Discriminante Linear (ADL)Resumo
Resumo: O Sistema Nervoso Central (SNC) e os sinais neurológicos portam informações que representam alterações ao longo da vida. Este trabalho busca estabelecer alguma correlação entre a atividade cerebral em função da idade, a partir do registro de sinais eletroencefalográficos (EEG), em sujeitos não portadores de disfunções neurológicas, durante a prática de uma determinada tarefa. Participaram voluntariamente deste estudo 59 sujeitos saudáveis, divididos em 07 grupos, com faixa etária entre 20 a 86 anos e de ambos os sexos. Sinais EEG foram coletados em três protocolos experimentais distintos durante a execução da Espiral de Arquimedes. Os eletrodos foram posicionados conforme padrão internacional 10/20, utilizando-se os canais C3 e C4 da região central. Foram realizadas análises estatísticas para identificar diferenças de cada grupo. Os dados foram processados no software MATLAB. Dentre os resultados obtidos, foram observadas diferenças significativas, através do valor LDA. A ferramenta executou de forma satisfatória a separação de características discriminantes, classificando cada grupo de indivíduos que apresentam alta correlação em função da idade. Pode-se concluir pela análise das características utilizadas,
A avaliação, a mensuração e o registro de imagens do corpo humano, podem ser feitos de forma objetiva, utilizando equipamentos e recursos que permitam quantificar os resultados, ou subjetiva, utilizando apenas a observação através dos sentidos visuais. Porém, a observação não sistematizada e subjetiva implica em resultados divergentes, por fatores como grau de experiência do observador e impossibilidade de realizar comparações durante o decorrer de um tratamento.Em auxilio as necessidades levantadas, este trabalho descreve o desenvolvimento de um sistema para avaliação de imagens através da fotogrametria, para fornecer dados efetivos, possibilitando a descrição de posições, planos e eixos de referência, relacionados ao corpo humano. Foi projetado utilizando a técnica de orientação a objetos, implementado na linguagem de programação VC++.NET e com acesso a banco de dados. É possível o arquivamento de dados quantitativos para análise e comparações posteriores em atletas de diversas modalidades e na prática fisioterapêutica.Palavras-Chaves: sistema para análise de imagens, fotogrametria.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.