5–9 de octubre de 2026
America/Asuncion zona horaria
Programa Completo del Evento disponible

Avaliação de Sinais CNAP: Uma Abordagem Via Lag-Plot e Análise Fractal

5 oct 2026, 15:30
1h 30m
Bloque I/1-1 - I01 (FPUNA)

Bloque I/1-1 - I01

FPUNA

70
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Poster Modelado de datos en biología Sesión de Poster 1

Ponente

Alexandre Jardel Schweig Hackenhaar (Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP)

Descripción

O presente trabalho visa realizar uma análise estatística de sinais nervosos periféricos do tipo CNAP Compound Nerve Action Potential utilizando estratégias como Lag-Plot e análise fractal. Para isso, será utilizada uma base de dados empírica da raiz L5 dorsal de um rato Sprague Dawley adulto fêmea, apresentada por (Metcalfe, B., Action potentials recorded from the l5 dorsal rootlet of rat using a multiple electrode array, Mendeley Data, doi:10.17632/ybhwtngzmm.1, 2020), que trata-se de um conjunto com 20 gravações, 10 delas com o animal em repouso e 10 com o animal sendo estimulado. Cada gravação é uma matriz de 125 000 amostras por 6 colunas, correspondentes ao tempo e aos registros de cinco canais associados a diferentes posições dos eletrodos de medição no esquema experimental.

Essas gravações formam uma série temporal dos sinais nos canais 1 a 5, de modo que é possível analisar esse sinal em um gráfico de defasagem do tipo Lag-plot, em que os valores da série são comparados com versões temporalmente defasados. Nesse tipo de abordagem a partir do formato do gráfico pode se identificar valores discrepantes (outliers), bem como determinar se os dados apresentam padrões de aleatoriedade, caoticidade, correlação serial ou sazonalidade. Essas comparações podem ser feitas em um mesmo canal ou entre diferentes canais e adicionalmente, entre as condições experimentais (repouso e estimulação) fornecendo indícios sobre a dinâmica temporal dos sinais.

De forma complementar, a análise fractal será utilizada como uma estratégia matemática para quantificar a complexidade e a presença de correlações de longo alcance nos sinais. Nesse contexto, pretende-se utilizar o expoente de Hurst $(H$) para determinar as tendências de memória associativa de longo prazo desses sinais. O expoente de Hurst é uma medida estatística adimensional, com valores entre 0 e 1, usada para analisar séries temporais. Ele determina se uma série é aleatória $(H=0,5) $isto é, se não existe correlação entre os dados, chamado de ruído branco; valores $(0,5 < H<1)$ indicam comportamento persistente e correlação de longo alcance, enquanto valores $(0<H<0,5)$ indicam uma tendência de reversão à média. Dessa forma, espera-se que a combinação dessas abordagens contribua para uma melhor compreensão das propriedades dinâmicas dos sinais CNAP em diferentes condições experimentais.

Agradecimento: O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – Brasil (CAPES) – Código de Financiamento 001.

Autor

Alexandre Jardel Schweig Hackenhaar (Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP)

Coautores

Sr. Mateus Canedo Faleiro (Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP) Dr. Petra Maria Bartmeyer (Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP) Sr. Victor da Silva Costa Cortizo (Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP)

Materiales de la presentación

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