Resumo

O Sistema Nervoso Autónomo (SNA) integra o Sistema Nervoso Periférico e subdivide-se no Sistema Simpático (SNSi), Sistema Vagal (SNV) e Sistema Entéreo (SE). Os sistemas simpático e vagal interagem através de uma complementaridade não linear produzindo registos altamente não estacionários, através de mecanismos de acção/inibição compensatórios, tendo em vista a manutenção da homeostase interna do corpo humano. A esta relação de complementaridade chama-se Balanço Vago-Simpático (SVB).

As técnicas de análise tempo-frequência têm sido usadas como alternativa à transformada de Fourier clássica para aceder ao SVB, no entanto os testes standard de avaliação de disfunções no sistema nervoso autónomo só recentemente estão a ter em conta as limitações das técnicas clássicas (nomeadamente não estacionaridade e não linearidade), o que pode levar a conclusões enviesadas na análise dos dados.

Este projecto pretende contribuir para o desenvolvimento de novas metodologias de acesso à regulação vago-simpática, por meio da disponibilização de um pacote de funções (Toolbox em Matlab). Neste sentido os principais objectivos são:

  • Desenvolver um pacote (package) de funções com características específicas da análise tempo-frequência e adaptadas às questões próprias do tipo de estudos a realizar no âmbito do SVB;
  • Comparar o desempenho das técnicas clássicas na avaliação do SVB por comparação com métodos tempo-frequência (STFT, Wavelets e Transformada de Wigner);
  • Contribuir para uma abordagem interdisciplinar relativa às questões da regulação vago-simpática.

Fases/Objectivos do Projecto

  1. Revisão Bibliográfica geral sobre os assuntos principais (análise tempo-frequência e SVB).
  2. Identificação das principais questões a responder no âmbito do SVB.
  3. Implementação das funções em Matlab
  4. Criar GUI e agregar as várias funcionalidades
  5. Testar com dados reais
  6. Elaboração do documento de tese
  7. Elaboração de um manuscrito para publicação.

Pré-requisitos

Noções de aquisição e processamento de dados.
Conhecimentos de MATLAB e de teoria de processamento de sinal

Unidades Curriculares

  • Análise Matemática e Matemática Aplicada (Lic); Física (Lic); Aplicações Avançadas de Processamento de Sinais (MEE)
  • Orientador

    Rui Fonseca Pinto (rui.pinto@ipleiria.pt)