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Título: Controle ótimo em tremor parkinsoniano
Título(s) alternativo(s): Optimal control in the parkinsonian tremor
Autor(es): Nizer, Bruno Grabriel
Cescatto, Gabriela
Coelho, Lorena de Figueiredo
Orientador(es): Furucho, Mariana Antonia Aguiar
Palavras-chave: Parkinson, Doença de
Estimulação cerebral
Osciladores harmônicos
Algorítmos genéticos
Inteligência artificial - Aplicações médicas
Engenharia elétrica
Parkinson's disease
Brain stimulation
Harmonic oscillators
Genetic algorithms
Artificial intelligence - Medical applications
Electric engineering
Data do documento: 11-Jun-2018
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: NIZER, Bruno Gabriel; CESCATTO, Gabriela; COELHO, Lorena de Figueiredo. Controle ótimo em tremor parkinsoniano. 2018. 102 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Controle e Automação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2018.
Resumo: Esse trabalho tem como objetivo o estudo do tremor parkinsoniano, a obtenção do seu respectivo modelo a partir de um oscilador não linear e a atuação do controle quando o paciente está submetido a um tratamento via estimulação cerebral profunda. A partir do sinal de aceleração da mão do paciente, é feita uma investigação variando diferentes parâmetros deste modelo.É proposta, então, uma lei de controle por realimentação de estados, a fim de controlar a intensidade do sinal. Essa mesma lei de controle será usada na determinação da amplitude do sinal de estímulo cerebral usado no tratamento, substituindo o controle em malha aberta realizado na terapia de estimulação cerebral. Intenciona-se a construção de um dispositivo clínico automático para ser usado por pessoas com a doença de Parkinson. O controle proposto é analisado e comparado a outras estratégias de controle por meio de simulações computacionais.
Abstract: This work aims the study of Parkinsonian tremor, obtaining its respective model from a non-linear oscillator and the performance of the control when the patient is submitted to a treatment through deep brain stimulation. From the acceleration signal of the patient’s hand, an investigation is performed by varying different parameters of this model. It is proposed, then, a state feedback control law, in order to control the signal intensity. This same control law will be used to determine the amplitude of the brain stimulation signal used in the treatment, replacing the open loop control traducionally applied in the brain stimulation therapy. It is intended to construct an automatic clinical device to be used by people with Parkinson’s disease. The proposed control is analyzed and compared to other control strategies by means of computational simulations.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/8240
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