| Resumo: | Nesta dissertação é tratado o problema da detecção e quantificação automática de pontas e ondas abruptas interictais (POAs) no electroencefalograma (EEG) de doentes epilépticos. Apresenta-se a realização baseada num microcomputador capaz de proceder ã anãlise de vãrios canais em tempo real, para uso em monitorização de EEG de longa duração. Os estudos a que se procedeu foram feitos sobre um conjunto de segmentos de EEG cujas POAs foram previamente classificadas por um grupo de 8 electroencefalografistas (EEGistas). A grande variabilidade das classificações mereceu alguma atenção: procuraram-se padrões de concordância com o fim de obter critérios quer para o desenvolvimento quer para a avaliação do classificador automático. Este sistema foi em primeiro lugar desenvolvido através de um conjunto de programas instalado num minicomputador. A abordagem utilizada baseou-se em técnicas de reconhecimento de padrões. Os parâmetros descritores de cada onda são medidas de duração e relações de amplitude, inclinação e agudez das POAs e o desvio padrão do sinal EEG e as suas 1ªe 2ª derivadas, usadas como medida da actividade de fundo na vizinhança da POA. Desenvolveram-se métodos de classificação usando o discriminante linear de Fisher e um conjunto de limiares determinados empiricamente. Uma vez que não foram encontradas grandes diferenças nos resultados dos dois métodos, foi preferido o último por uma questão de simplicidade. Os comportamentos do sistema e de cada um dos 8 EEGistas foram comparados tomando um conjunto de "POAs reais" definidos pelos 7 restantes como referência. O número de falsas detecções e detecções omitidas pelo sistema estavam dentro da gama de valores apresentada pelos EEGistas. No tocante a artefactos fisiológicos o comportamento do sistema foi satisfatório, com excepção de algumas falsas detecções induzidas por ondas agudas pertencentes a complexos alfa. Finalmente a mesma metodologia foi implementada num sistema baseado num microcomputador. Com o propósito de tornar o sistema mais rápido utilizou-se uma unidade de preprocessamento com circuitos analógicos bem como uma unidade de controlo construída com circuitos digitais. O sistema executa o algoritmo de detecção e quantificação de POAs em tempo-real em 4 derivações de EEG.
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