Identificação da actividade do sistema nervoso simpático e parassimpático em da...

• Autor(es): Franco, Ana Catarina Pinto
• Data: 2013
• Identificador Persistente: http://hdl.handle.net/10362/10966
• Origem: Repositório Institucional da UNL
• Assunto(s): Pupila; Pupilometria; Sistema nervoso simpático; Sistema nervoso parassimpático; CaterpillarSSA; Frequência
• Tipo de Documento: Dissertação de Mestrado
• Idioma: Português
• Orientador(es): Vieira, Pedro; Pereira, Carla; Neves, Carlos

Descrição

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica A pupila apresenta um comportamento dinâmico, pelo que se adapta rapidamente a alterações externas de luminosidade de forma a maximizar a percepção visual. Contrai-se em ambientes com elevada luminosidade, de forma a limitar a quantidade de fotões que atingem a retina (miose), e dilata-se em ambientes com pouca luz, permitindo a maximização do número de fotões na retina (midríase). Deste modo, a pupila actua como indicador objectivo da quantidade de luz que entra no sistema óptico. Estes movimentos pupilares são controlados pela acção de determinados músculos lisos, ao nível do estroma da íris, associados ao sistema nervoso autónomo. Assim sendo, o estudo da dinâmica pupilar permite inferir acerca das características de funcionamento do sistema nervoso simpático e parassimpático, e por isso, pode ser clinicamente útil para determinar o nível de consciência de um paciente ou a presença de determinadas doenças, como distúrbios do sono,fotofobia, esquizofrenia, Síndrome de Adie, Alzheimer, Parkinson, entre outras. Dada a importância clínica deste estudo, esta dissertação centraliza-se na identificação dos intervalos de frequências relativas à acção do sistema nervoso autónomo, bem como na sua interpretação. Recorrendo a um pupilómetro computorizado, de alta resolução e não-invasivo, foram adquiridos sinais de pupilometria, basais e com a aplicação de estímulos frios e de flashs, tendo sido estes posteriormente processados e analisados. Esta análise foi efectuada recorrendo, principalmente, ao software CaterpillarSSA, baseado no algoritmo Singular Spectrum Analysis (SSA), que permitiu identificar as componentes dos sinais relativas à acção do sistema nervoso simpático e parassimpático, assim como as respectivas frequências. Recorreu-se também à análise Wavelets que permitiu estudar a dinâmica destas frequências ao longo do tempo. Ambas as análises permitiram retirar conclusões coesas acerca do sistema nervoso autónomo.