Este documento descreve métodos estatísticos multivariados para analisar a função da pressão intracraniana. Ele apresenta um modelo para prever a pressão intracraniana com base em séries temporais de outros dados fisiológicos, como pressão arterial e fluxo sanguíneo cerebral. Os resultados sugerem que este modelo pode ser generalizado para prever a pressão intracraniana em diferentes pacientes.

2. MÉTODOS ESTATÍSTICOS MULTIVARIADOS PARA
ANÁLISE DA FUNÇÃO DA PRESSÃO
INTRACRANIANA.
Alexandre Souto Martinez*
Brenno CaetanoTroca Cabella
I WORKSHOP EM PRESSÃO
INTRACRANIANA
Ribeirão Preto, 07 de outubro de 2011
Departamento de Física
Faculdade de Filosofia Ciências e Letras de Ribeirão Preto
Universidade de São Paulo
* INCT – SistemasComplexos

3. Tensão (mV)
Obtenção da PIC

4. Tensão (mV) Pressão (mmHg)
Obtenção da PIC

5. Tensão (mV) Pressão (mmHg)
Obtenção da PIC

7. Séries temporais
relacionadas (STR)
Série temporal alvo
(STA)

8. Séries temporais relacionadas (STR)
- Pressão sanguínea arterial (PSA)
-Velocidade do fluxo sanguíneo cerebral (VFSC)
Ultrassom doppler transcraniano
Aparelhos tonométricos
Série temporal alvo (STA)
- Pressão intra-craniana (PIC)

9. Base de dados
Medidas simultâneas: PSA,VFSC e PIC (446 amostras)
Modelo

10. Base de dados
Medidas simultâneas: PSA,VFSC e PIC (446 amostras)
Modelo

11. Base de dados
Medidas simultâneas: PSA,VFSC e PIC (446 amostras)
Modelo

12. Base de dados
Medidas simultâneas: PSA,VFSC e PIC (446 amostras)
Modelo

13. Resultados

14. Resultados

15. Novo dado de entrada:
Taxa de batimento cardíaco instantânea (BCI)

16. Novo dado de entrada:
Taxa de batimento cardíaco instantânea (BCI)

17. Estudo mais detalhado da capacidade de ajuste de
dados (fitting).
- Gráfico da medida de dissimilaridade para cada
combinação entrada-saída.

18. -Teste de Friedman:Verifica se as diferenças das
medidas de dissimilaridades obtidas a partir de
diferentes dados de entrada são estatisticamente
significativas.
Resultado: significativo (p<0.001)

19. -Teste de Friedman:Verifica se as diferenças das
medidas de dissimilaridades obtidas a partir de
diferentes dados de entrada são estatisticamente
significativas.
Resultado: significativo (p<0.001)
-Generalidade do método;
O modelo obtido a partir de um paciente pode
descrever a dinâmica de outro paciente?

20. -Teste de Friedman:Verifica se as diferenças das
medidas de dissimilaridades obtidas a partir de
diferentes dados de entrada são estatisticamente
significativas.
Resultado: significativo (p<0.001)
-Generalidade do método;
O modelo obtido a partir de um paciente pode
descrever a dinâmica de outro paciente?
Uso do próprio banco de dados e aplica os modelos
obtidos para diferentes pacientes.

21. -Melhor performance possível.
Verifica o melhor resultado dentre todos os testes.

22. -Acurácia geral.
Média entre todos os casos.

23. Proposta:
Utilizar os dados da PICMI como
entrada do modelo.

24. Séries temporais
relacionadas (STR)
Série temporal alvo
(STA)

25. Séries temporais
relacionadas (STR)
Série temporal alvo
(STA)

26. -Ruído branco, obtido a partir de um experimento
com baixa relação sinal-ruído.

28. Problema: Determinação dos coeficientes:

29. Para determinar os coeficientes, compara-se os sinais modelados
com os medidos, através da função de dissimilaridade:

30. Para determinar os coeficientes, compara-se os sinais modelados
com os medidos, através da função de dissimilaridade:
Quando tem valor mínimo.
Portanto temos um problema de otimização com muitos mínimos.

31. Para determinar os coeficientes, compara-se os sinais modelados
com os medidos, através da função de dissimilaridade:
Quando tem valor mínimo.
Portanto temos um problema de otimização com muitos mínimos.
Solução: Otimização
Estocástica

32. Otimização estocástica
-Algoritmo genético

33. -Recozimento simulado (simulated annealing)
+ funções de penalidade e de regularização que
dependem do problema.
Em suma: tem-se um belo problema inverso!
Otimização estocástica

34. -Introduzir “feedback” (retro alimentação)
Proposta:

35. -Introduzir “feedback” (retro alimentação)
Proposta:

36. Obrigado