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TítuloIdentificação de fenótipos de electroencefalograma para neuroreabilitação em idosos
Autor(es)Ferreira, Daniela Patrícia da Silva
Orientador(es)Correia, J. H.
Dias, N. S.
Data2011
Resumo(s)Com a progressão da idade, o corpo humano e o cérebro em especial sofrem diversas alterações que os tornam mais frágeis. O envelhecimento cerebral leva a uma perda progressiva da plasticidade cerebral, o que leva a dificuldades em determinados processos cognitivos, tais como a memória, a concentração, a flexibilidade cognitiva e a tomada de decisão, entre outros. O envelhecimento cerebral pode evoluir para estados de demência, tais como: mild cognitive impaiment e com mais gravidade a doença de Alzheimer. Portanto a necessidade de reversão ou de travagem destas alterações é de extrema importância para a sociedade actual. O treino de neurofeedback é um dos métodos mais promissores para prevenção de défices cognitivos e para neuroreabilitação em patologias neuronais de envelhecimento. Para tal é necessário perceber quais as áreas cerebrais de interesse, os ritmos neuronais e os padrões a utilizar num treino reabilitativo de neurofeedback. Este projecto recorre à utilização do eletroencefalograma e do teste de cartas de Wisconsin, um teste que avalia a memória de trabalho e a flexibilidade cognitiva, para perceber quais as diferenças electrofisiológicas entre sujeitos com fraco e bom desempenho cognitivo. O teste foi aplicado a sujeitos jovens e idosos de modo a ser possível também aferir acerca das alterações electrofisiológicas cerebrais relacionadas com a idade. Os resultados sugerem que a inibição do ritmo gama na área frontal, a dessincronização parietal do ritmo teta e o aumento generalizado de coerência (particularmente para o ritmo alfa2) inter-frontal e intra-hemisférica estão relacionados com um melhor desempenho no teste de cartas de Wisconsin. A aplicação de um algoritmo de tomografia electromagnética de baixa resolução (LORETA) permitiu confirmar que o teste de cartas de Wisconsin não é um teste específico do córtex pré-frontal, pois recruta adicionalmente as regiões parietal e occipito-temporal. Os resultados apresentados pretendem constituir a base para o desenvolvimento de uma interface cérebro-máquina para neuroreabilitação baseada em neurofeedback.
With aging the body and the brain undergoes several changes. One of these changes is the loss of neuroplasticity, which leads to the decrease of cognitive faculties. Processes such as memory, concentration, flexibility, thinking, decisionmaking are severely compromised with age. Healthy aging can evolve to states of dementia, such as mild cognitive impairment and in more severe cases, Alzheimer's disease. Hence the necessity of stopping or reversing these changes is of utmost importance to contemporary society. Neurofeedback training is one of the most promising methods in order to prevent the neuronal aging pathologies and to use in neurorehabilition. Therefore is necessary to understand which brain areas, neuronal rhythms and signal patterns are important to use in neurofeedback training. In the present work, using electroencephalogram and the Wisconsin card sorting test, a test which evaluates working memory and cognitive flexibility, we try to understand which are the electrophysiological differences between poor performers and good performers. The test was applied to young and elderly subjects in order to be able to determine the electrophysiological brain changes with age. The results showed that the inhibition of frontal gamma rhythm, parietal theta desynchronization and the increase of the inter-frontal and intra-hemispheric coherence was associated to the group of good performers in the Wisconsin card sorting test. The implementation of an algorithm for low resolution electromagnetic tomography (LORETA) showed that Wisconsin card sorting test is not a specific test of the pre-frontal cortex, because regions such as, parietal and occipito-temporal are also activated. These results are very important for the development of a brainmachine interface for neurorehabilition with neurofeedback.
TipoDissertação de mestrado
DescriçãoDissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (área de especialização em Electrónica Médica)
URIhttps://hdl.handle.net/1822/20303
AcessoAcesso aberto
Aparece nas coleções:BUM - Dissertações de Mestrado
DEI - Dissertações de mestrado

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