UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA IDENTIFICAÇÃO DE RESPOSTAS AUDITIVAS EM REGIME PERMANENTE

Abstract

As Respostas Auditivas em Regime Permanente (ASSR) são alterações nas ativida- des elétricas cerebrais quando um indivíduo está submetido a um estímulo sonoro. A ASSR pode ser registrada a partir do exame de Eletroencefalografia (EEG) e sua identificação realizada de forma objetiva com a utilização dos Detectores de Resposta Objetiva (ORD). As ORDs são modelos matemáticos baseados em critérios estatísticos para a identificação da ASSR, permitindo realizar um diagnóstico objetivo e específico em frequência (audiograma eletrofisiológico) auxiliando pacientes que não podem responder aos exames convencionais. No entanto, para que a ASSR possa ser am- plamente utilizada em aplicações clínicas é necessário o aprimoramento dos métodos de detecção. As ORDs, permitem realizar a inferência entre variáveis, para determinar previsões com base em certas premissas e considerações realizadas a priori. Contudo, em determinados casos, é excepcionalmente difícil estabelecer relações coerentes para variáveis, como em modelos não lineares. Nesse sentido, as Redes Neurais Artificiais (RNA) permitem explorar esses casos, treinando um modelo com base em uma gama de entradas e resultados conhecidos. Assim, o presente trabalho tem como objetivo treinar e avaliar modelos de RNAs para identificar a ASSR, combinando com uma estratégia para controle das taxas de Falso Positivo (FP) igual a um nível de significância desejado. O estudo utilizou o registro dos sinais de EEG de 24 voluntários, em 18 canais, com a referência na nuca e o terra no FPZ durante estimulação sonora com frequências de modulação na faixa de 40 e 80 Hz, para intensidades sonoras de 70, 50 e 30 dB Sound Pressure Level. Os resultados mostram que as RNAs utilizando a estratégia de controle do FP apresentam uma melhoria estatisticamente significante em relação aos métodos convencionais na identificação da ASSR, apresentaram em média, um aumento nas taxas de detecção de 39,3% e 26% em relação à MSC e CSM. Além disso, a estratégia de controle do FP demonstrou controlar as taxas de FP próximas aos nível de significância de 5%. O trabalho demostrou, através dos resultados, que as RNAs apresentam potencial na investigação da ASSR.

Auditory Steady-State Responses (ASSR) are changes in brain electrical activity when an individual is subjected to a sound stimulus. ASSR can be recorded using Electroen- cephalography (EEG), and its identification can be performed objectively with the use of Objective Response Detectors (ORD). ORDs are mathematical models based on statistical criteria for identifying ASSR. The use of ORDs for ASSR identification allows for an objective and frequency-specific diagnosis (electrophysiological audiogram), as- sisting patients who cannot respond to conventional exams. However, for ASSR to be widely used in clinical applications, detection methods need to be improved. ORDs allow for inference between variables to make predictions based on certain premises and prior considerations. However, in certain cases, it is exceptionally difficult to establish coherent relationships between variables, such as in nonlinear models. In this regard, Artificial Neural Networks (ANN) allow for the exploration of these cases by training a model based on a range of known inputs and outcomes. The present work aims to train and evaluate ANN models to identify ASSR, combined with a strategy to control False Positive (FP) rates at a desired significance level. The study utilized EEG signal recordings from 24 volunteers, using 18 channels, with the reference on the nape and the ground on FPZ during auditory stimulation with modulation frequencies in the range of 40 and 80 Hz, for sound intensities of 70, 50, and 30 dB Sound Pressure Level. The results show that ANNs using the FP control strategy present a statistically significant improvement over conventional methods in identifying ASSR, with an average increase in detection rates of 39.3% and 26% compared to MSC and CSM. Additionally, the FP control strategy demonstrated the ability to maintain FP rates close to the 5% signifi- cance level. The work demonstrated, through the results, that ANNs have potential in the investigation of ASSR.