O professor Francisco Gerson Meneses, do Campus Parnaíba do Instituto Federal do Piauí (IFPI), teve artigo publicado na revista Brain Topography, que apresenta pesquisas clínicas e básicas em neurociência cognitiva e neurofisiologia funcional. O trabalho trata de uma tecnologia, baseada nas redes neurais convolucionais (CNNs), para o reconhecimento de padrões de doenças neurológicas a partir de imagens topográficas da atividade elétrica cortical. Essas imagens são obtidas a partir de coletas da eletroencefalografia (EEG).

O estudo ainda é produto da pesquisa de doutorado do professor, que defendeu a tese em fevereiro do ano passado pela Rede Nordeste de Biotecnologia (RENORBIO), e visa prover uma base computacional para a implementação de um software para triagem e possível auxílio diagnóstico de pacientes com doenças neurológicas.

"Foram testados três grupos de doenças: Parkinson, Depressão e Transtorno bipolar. Todos esses grupos foram analisados em cinco modelos de CNNs diferentes, sendo os melhores resultados alcançados com Parkinson, onde foi atingida uma acurácia de 88,89% na CNN SqueezeNet", explicou Francisco Gerson Meneses.

O professor disse ainda que "apesar de apresentar um avanço na análise de dados da EEG, abrindo a perspectiva para o reconhecimento de padrões de doenças neurológicas a partir dos mapas topográficos do couro cabeludo, ainda há uma lacuna significativa nessa área que deve ser preenchida com mais testes usando outras CNNs, aumentando o número de amostras das doenças testadas no estudo e também incluindo outras doenças neurológicas".

A pesquisa foi orientada pelo professor Silmar Teixeira e coorientada pelo professor Ariel Teles. “A pesquisa realizada pelo professor Francisco Gerson abre novos caminhos para o diagnóstico de doenças. A utilização de modelos de CNNs para a predição das doenças com base na atividade do córtex cerebral foi o princípio para novos campos de análises que possam melhorar a acurácia”, disse Silmar Teixeira.

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