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dc.contributor.advisorCosta, Fabrício Javier Erazopt_BR
dc.contributor.advisorEras Herrera, Wendy Yadirapt_BR
dc.contributor.authorSimões, Davidd Braga-
dc.date.accessioned2023-09-14T18:12:24Z-
dc.date.available2023-09-14T18:12:24Z-
dc.date.issued2023pt_BR
dc.identifier.citationSIMÕES, Davidd Braga. Teste F espectral baseado no filtro de Kalman aplicado nas respostas auditivas de estado estável. 2023. 52 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6010-
dc.description.abstractAs Respostas Auditivas de Estado Estável (RAEE's) podem ser consideradas como respostas neurais eliciadas por um estímulo auditivo periódico apresentado continuamente e captadas através do Eletroencefalograma (EEG), que possibilitam avaliações clínicas na determinação do limiar auditivo de pacientes. Comumente, as RAAE's são analisadas utilizando métodos baseados na Transformada Discreta de Fourier (do inglês, Discret Fourier Transform - DFT) que presumem estacionariedade, porém o EEG não cumpre com esta presunção. Por este motivo, a estimação das RAEE's utilizando o Filtro de Kalman (FK) foi proposta na literatura para eliminar a necessidade da suposição de estacionariedade. O Teste F Espectral (TFE) é uma técnica que permite avaliar a razão sinal-ruído do bin de estimulação relacionado com os bins vizinhos (ruído) e tem sido estimada na literatura utilizando a DFT. O presente trabalho, propõe o cálculo da TFE baseado em estimativas do FK e uma metodologia para determinação da viabilidade dos bins vizinhos a serem utilizados na formação do TFE. Os algoritmos foram testados em sinais sintéticos e em sinais de EEG com RAEE's de cinco indivíduos em diferentes amplitudes de estimulação. Os resultados mostram que o FK fornece estimativas da amplitudes das RAEE's ao longo do tempo semelhantes às estimativas realizadas pelo método tradicional baseado na DFT. Por outro lado, em alguns casos o TFE baseado no FK diferiu do baseado na DFT nos sinais de EEG. A utilização da metodologia de avaliação dos bins vizinhos utilizando como métrica de comparação a distância euclidiana entre as estimativas dos bins vizinhos encontrados pelos métodos DFT e FK permitiu a remoção de bins estatisticamente diferentes e uma melhora da relação sinal-ruído, especialmente em estímulos de baixa intensidade, oferecendo perspectivas interessantes para aprimorar a análise de RAEE's no EEG.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectAnálise espectralpt_BR
dc.subjectEletroencefalografiapt_BR
dc.subjectEngenharia biomédicapt_BR
dc.subjectTransformadas de Fourierpt_BR
dc.subjectFiltro de Kalmanpt_BR
dc.titleTeste F espectral baseado no filtro de Kalman aplicado nas respostas auditivas de estado estável.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeCosta, Fabrício Javier Erazopt_BR
dc.contributor.refereeEras Herrera, Wendy Yadirapt_BR
dc.contributor.refereeLeite, Sarah Negreiros de Carvalhopt_BR
dc.contributor.refereeRicco, Rodrigo Augustopt_BR
dc.description.abstractenAuditory Steady-State Responses (ASSR) can be considered as neural responses elicited by a continuously presented periodic auditory stimulus and captured through Electroencephalography (EEG), allowing clinical assessments in determining patients' auditory thresholds. Commonly, ASSRs are analyzed using methods based on the Discrete Fourier Transform (DFT), which assume stationarity, yet EEG data does not meet this assumption. Therefore, in the literature, estimation of ASSRs using the Kalman Filter (KF) has been proposed to eliminate the need for the stationarity assumption. The Spectral F Test (SFT) is a technique used to evaluate the signal-to-noise ratio of the stimulation bin concerning neighboring bins (noise) and has been estimated in the literature using DFT. This work proposes calculating the SFT based on KF estimates and a methodology for determining the viability of neighboring bins to be used in forming the SFT. The algorithms were tested on synthetic signals and EEG signals with ASSRs from five individuals at different stimulation amplitudes. The results demonstrate that KF provides amplitude estimates of ASSRs over time similar to estimates obtained using the traditional method based on DFT. However, in some cases, the SFT based on KF differed from the one based on DFT in EEG signals. Utilizing the methodology for evaluating neighboring bins, using the Euclidean distance between estimates of neighboring bins found by DFT and KF as a comparison metric, allowed for the removal of statistically different bins and an improvement in the signal-to-noise ratio, especially in low-intensity stimuli, offering promising prospects for enhancing the analysis of ASSRs in EEG.pt_BR
dc.contributor.authorID17.1.8268pt_BR
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