A terapia de discriminação auditiva (ADT) surge como uma opção terapêutica para o tratamento do zumbido, uma condição caracterizada pela percepção de sons sem estímulos externos. Com base na ideia de que o zumbido está relacionado à atividade neuronal anômala nas áreas auditivas e não auditivas do cérebro, a ADT busca normalizar essa atividade, utilizando uma abordagem neuromoduladora.

O princípio da terapia se baseia na reestruturação cortical do cérebro, aproveitando a plasticidade neuronal para reorganizar as áreas afetadas pelo zumbido. A estratégia consiste na aplicação de estimulação acústica direcionada a áreas específicas do núcleo coclear, que, em última instância, aumenta a atividade no córtex auditivo relacionado às frequências prejudicadas. A estimulação visa frequências imediatamente antes e depois da lesão coclear, com o objetivo de redirecionar o processo de reorganização cortical e melhorar a distribuição da área cortical deafferentada.

O foco da terapia está na aplicação de tons puros que são misturados aleatoriamente com ruídos de banda larga. A diferença entre ADT e outras terapias acústicas é que, nesta abordagem, o paciente deve não apenas ouvir os estímulos, mas também prestar atenção ativa a eles, discriminando características específicas dos sons apresentados. Isso ocorre dentro de um paradigma conhecido como "oddball", onde dois tipos de estímulos sonoros são usados: um tom padrão e um tom desviado. O paciente deve identificar se o som é o padrão ou o desviado, com a probabilidade de apresentação dos estímulos variando entre 60% para o padrão e 40% para o desviado.

O objetivo da ADT é modificar a percepção do zumbido, estimulando regiões do cérebro próximas à frequência fundamental do zumbido, mas sem que o estímulo se sobreponha diretamente a ela. Isso visa criar um efeito de inibição lateral, onde a atividade sincrônica patológica associada ao zumbido é interrompida ao estimular frequências adjacentes.

As investigações atuais, como as realizadas por Husain et al. (2011), revelam que técnicas de neuroimagem funcional e estrutural têm permitido identificar com precisão as áreas do cérebro responsáveis pela percepção do zumbido, possibilitando uma maior personalização dos tratamentos. Contudo, a eficácia desses tratamentos não depende apenas da estimulação acústica, mas também da capacidade do paciente em discriminar os estímulos e se engajar ativamente durante a terapia.

Além disso, para monitorar a eficácia da ADT, métodos como o mapeamento de ERD (Dessincronização Relacionada ao Evento) e ERS (Ressonância Sincronizada ao Evento) têm sido explorados. Esses mapas de EEG têm sido usados para avaliar o engajamento cognitivo em diferentes contextos terapêuticos, como reabilitação de derrames e tratamento de epilepsia. A aplicação desses métodos ao tratamento do zumbido ainda é um campo em desenvolvimento, mas já se demonstrou promissor em outros contextos, como na percepção de dor (Peng & Tang, 2016). A ideia é monitorar as respostas neurológicas dos pacientes antes e depois da terapia para verificar se há um efeito positivo na atividade cerebral associada ao zumbido.

O uso da ADT em combinação com monitoramento neurofisiológico pode trazer benefícios significativos ao tratamento do zumbido, permitindo um ajuste mais preciso das terapias e um acompanhamento contínuo da evolução do paciente. Entretanto, é fundamental que o tratamento seja acompanhado por profissionais qualificados, que possam ajustar os parâmetros dos estímulos conforme necessário, levando em consideração as especificidades de cada paciente.

A aplicação da terapia de discriminação auditiva tem mostrado que, além da modulação dos sinais acústicos, a interação entre os processos de atenção e a percepção do zumbido desempenha um papel crucial na efetividade do tratamento. A colaboração ativa do paciente é essencial para que a terapia seja bem-sucedida, o que a torna uma abordagem personalizada e focada na reabilitação neurossensorial. Além disso, a progressão das tecnologias de neuroimagem e monitoramento cerebral continua a abrir novas possibilidades para tratamentos ainda mais eficazes, com uma maior compreensão do funcionamento cerebral em relação ao zumbido.

Como o Reconhecimento de Emoções Pode Revolucionar a Interação Humano-Computador

O reconhecimento de emoções é o processo de identificar afetos humanos e, em termos técnicos, pode ser descrito como uma tarefa automática de classificação das emoções humanas a partir de imagens ou sequências de vídeos. A precisão com que as pessoas conseguem reconhecer as emoções de outras varia consideravelmente, sendo influenciada por diversos fatores. Atualmente, o campo de pesquisa em reconhecimento de emoções foca no desenvolvimento de tecnologias que busquem entender e prever o estado emocional de um indivíduo, utilizando uma abordagem multidisciplinar que envolve diferentes modalidades sensoriais.

Grande parte das pesquisas realizadas até o momento concentram-se em automatizar o reconhecimento de expressões faciais (FER), expressões vocais a partir de áudios, expressões escritas nos textos e dados fisiológicos obtidos de biomarcadores vestíveis. Esses sinais, analisados ao longo das décadas de pesquisa científica, foram sistematicamente testados para o desenvolvimento de métodos capazes de classificar emoções automaticamente. Embora as expressões físicas, como as faciais, a postura corporal e a fala, sejam tradicionalmente mais estudadas, elas ainda geram controvérsias quanto à sua confiabilidade. Isso ocorre porque podem ser manipuladas de forma consciente, alterando a autenticidade do reconhecimento emocional.

Em contraste, os sinais fisiológicos, que são reações involuntárias do corpo, oferecem uma forma mais robusta e difícil de falsificar para a análise emocional. Tais sinais são modulados pelo cérebro e incluem atividades como o eletroencefalograma (EEG), o eletromiograma (EMG), o eletrocardiograma (ECG), a resposta galvânica da pele (GSR), a frequência cardíaca (HR), a temperatura corporal (T), a ressonância magnética funcional (fMRI), o pulso de volume sanguíneo (BVP), a tomografia por emissão de positrões (PET), entre outros. Esses sinais, registrados de forma espontânea e altamente correlacionados com as emoções humanas, são cada vez mais utilizados para oferecer uma representação precisa dos estados afetivos dos indivíduos.

O reconhecimento de emoções não se limita apenas à observação de comportamentos físicos ou sinais fisiológicos. Em uma configuração experimental, emoções podem ser evocados a partir de estímulos emocionais, como trechos de música ou vídeos, e os sinais corporais são então coletados para uma análise detalhada. Em vez de depender unicamente de respostas externas ou relatos subjetivos, que podem ser alterados pela percepção ou pela vontade do indivíduo, o foco nas respostas fisiológicas oferece uma visão mais objetiva e confiável das emoções.

A compreensão dos estados emocionais através desses sinais é particularmente importante no desenvolvimento de sistemas de Interação Humano-Computador (HCI). Tais sistemas necessitam de uma análise precisa das emoções humanas para criar interações mais naturais e empáticas. Sistemas baseados em computação afetiva têm como objetivo interpretar, processar e até simular os afetos humanos, transformando a tecnologia em uma interface mais sensível às emoções dos usuários.

Por exemplo, em vez de confiar em autoavaliações que podem ser tendenciosas ou imprecisas, os sistemas modernos buscam interpretar o estado emocional de um indivíduo com base em dados objetivos, como sinais fisiológicos. Mesmo em situações onde o indivíduo tenta ocultar suas emoções, como no caso de alguém tentando manter uma imagem de força social, esses sinais revelam o estado emocional real, evidenciando que, fisicamente, ele pode parecer estável, mas internamente está sobrecarregado de tensão.

No entanto, a coleta e análise dos sinais fisiológicos não são simples. As abordagens mais avançadas no campo utilizam modelos de aprendizado profundo, como redes neurais profundas (DNN), para interpretar esses dados. Ferramentas como redes bayesianas (BN), modelos de mistura gaussiana (GMM) e modelos ocultos de Markov (HMM) são comuns no desenvolvimento de sistemas que buscam decifrar emoções de forma automática e eficiente. Esses métodos são fundamentais para filtrar ruídos, extrair características relevantes e realizar a classificação precisa das emoções observadas.

A aplicação desses sistemas se estende a diversas áreas, como no setor de saúde, onde podem ser usados para monitorar condições emocionais de pacientes e ajudar no diagnóstico de distúrbios como estresse ou depressão. No setor de marketing, o reconhecimento de emoções pode ser utilizado para adaptar campanhas publicitárias com base nas reações emocionais do público, e no setor de defesa, para melhorar a interação com soldados ou civis em ambientes de alta tensão. Além disso, nas redes sociais, esses sistemas podem ser usados para analisar o impacto de conteúdos e campanhas na emocionalidade dos usuários.

Apesar do potencial inegável dessas tecnologias, é crucial lembrar que, ao lidar com emoções humanas, é necessário um equilíbrio entre a precisão das medições e a ética na aplicação dos sistemas. A manipulação das emoções, seja para fins comerciais ou outros, deve ser tratada com cautela, garantindo que a privacidade e o bem-estar do indivíduo sejam respeitados em todas as circunstâncias.

A evolução do reconhecimento de emoções representa um marco no caminho da criação de tecnologias mais humanas, que não apenas executam comandos, mas também percebem e reagem aos sentimentos e estados emocionais dos indivíduos. No entanto, é importante que a sociedade e os pesquisadores se empenhem em aprofundar sua compreensão sobre como as emoções podem ser lidas de forma ética e precisa, para garantir que essas tecnologias, em última análise, sirvam para melhorar a qualidade de vida das pessoas, e não para manipular suas emoções de forma indesejada.

Como a Variabilidade do Sinal Seismocardiográfico (SCG) Pode Influenciar a Análise Cardíaca?

A variabilidade do sinal seismocardiográfico (SCG) tem sido um tema de interesse crescente na cardiologia e na engenharia biomédica, devido ao seu potencial para oferecer novas perspectivas na avaliação da função cardíaca. Esse sinal, que representa a vibração do coração gerada por batimentos e movimentos estruturais, pode ser afetado por uma variedade de fatores fisiológicos e ambientais, tornando a análise de sua variabilidade um desafio interessante.

Estudos recentes apontam diversas fontes de variabilidade no SCG, incluindo a localização do sensor no tórax, a respiração, a frequência cardíaca, a postura do corpo e até o exercício físico (Azad et al., 2021; Lin et al., 2018; Pandia et al., 2012). A respiração, em particular, tem um papel crucial. Durante a inspiração, ocorre uma diminuição da pressão intratorácica, o que aumenta o retorno venoso ao átrio direito e o volume diastólico do ventrículo direito, afetando o pré-carga. Esse fenômeno pode resultar numa diminuição do pré-carga ventricular esquerdo, atenuação do fechamento da válvula mitral e na redução da amplitude do primeiro som cardíaco (S1). A inspiração também altera a pressão aórtica diastólica e o pós-carga do ventrículo esquerdo, o que pode amplificar a força de fechamento da válvula aórtica e aumentar a intensidade do segundo som cardíaco (S2) (Pandia, 2017).

Além dos efeitos respiratórios, a variabilidade do SCG também pode ser influenciada pela mudança de posição do sensor na superfície torácica durante a respiração, o que pode resultar em alterações na amplitude e na morfologia do sinal (Pandia, 2017; Taebi & Mansy, 2017). Esse aspecto é particularmente relevante, pois pequenas variações na posição do sensor podem gerar grandes flutuações na qualidade do sinal, o que pode complicar a interpretação dos dados.

Um estudo realizado por Kawamura et al. (2007), utilizando 64 acelerômetros no tórax, investigou a origem e a propagação dos picos do SCG. Os resultados indicaram que o SCG1, associado ao primeiro som cardíaco (S1), tem origem no ápice do coração, enquanto o SCG2, relacionado ao segundo som cardíaco (S2), tem sua origem na válvula aórtica. Esses achados foram fundamentais para entender a propagação e a natureza do SCG, além de fornecer dados sobre a velocidade de propagação do sinal (11 metros por segundo). Estudos adicionais, como o de Lin et al. (2018), demonstraram que diferentes características do SCG podem ser extraídas de locais específicos no tórax, revelando a complexidade da distribuição espacial do sinal.

O entendimento dessas variabilidades tem implicações práticas significativas. Ao identificar as fontes de variabilidade, como os efeitos respiratórios e a localização do sensor, torna-se possível aprimorar a precisão da análise do SCG. Isso pode melhorar a alocação dos batimentos do SCG em clusters ótimos, maximizando a variabilidade inter-clusters e minimizando a variabilidade intra-clusters, o que contribui para um aumento da precisão dos recursos extraídos do sinal (Azad, 2020; Gamage et al., 2020; Taebi et al., 2019). Tais avanços podem resultar em um melhor desempenho em modelos de aprendizado de máquina supervisionado, os quais têm sido utilizados para prever doenças cardíacas valvulares, como a estenose aórtica (Yang et al., 2020), doenças da artéria coronária (Iftikhar et al., 2018) e até para a detecção de arritmias, como a fibrilação atrial, com uma precisão impressionante de 97,4% (Lahdenoja et al., 2018).

Porém, o agrupamento de batimentos SCG com o uso de aprendizado de máquina não supervisionado, que organiza os batimentos em clusters sem a necessidade de pré-conhecimento sobre os grupos, tem se mostrado uma abordagem eficaz para identificar as fontes de variabilidade do SCG. Durante o ciclo respiratório, por exemplo, é possível identificar variações nos clusters baseadas na direção do fluxo respiratório (inspiração versus expiração) e no volume pulmonar (alta versus baixa), conforme demonstrado por Gamage et al. (2020). O agrupamento de batimentos baseado nesses critérios tem mostrado resultados significativos em termos de variabilidade intra-cluster e inter-cluster, ajudando a revelar padrões subjacentes importantes no SCG. No entanto, a agrupamento ótimo depende de uma série de fatores e não há garantia de que a simples divisão entre inspiração/expiração ou volume pulmonar resulte em clusters ideais.

Além disso, o uso de diferentes métodos de medição de distância, como a distância Euclidiana e o Dynamic Time Warping (DTW), tem impacto direto na qualidade do agrupamento. Enquanto a distância Euclidiana é eficiente, ela exige batimentos SCG de comprimento igual, o que pode levar à perda de informações importantes. Por outro lado, o DTW, que permite esticar não linearmente os batimentos com durações desiguais, tem sido preferido em muitos estudos, apesar de ser computacionalmente mais dispendioso (Paparrizos & Gravano, 2015).

É importante destacar que, embora o SCG tenha se mostrado promissor para uma análise precisa da função cardíaca, ainda existem desafios técnicos e interpretativos que precisam ser superados. O entendimento profundo das variabilidades, especialmente no que diz respeito à respiração e à localização do sensor, pode abrir novos caminhos para melhorar os algoritmos de análise e proporcionar uma ferramenta mais eficaz para o diagnóstico e monitoramento de doenças cardíacas.

Dispositivos de Contra-pulsação: Avanços e Desafios no Suporte Circulatório Mecânico no Tratamento de Insuficiência Cardíaca Avançada
Como os Espaços Bornológicos e as Sequências Locais Afetam a Continuidade e a Topologia
Qual o Impacto da Dor na Classificação de Tarefas Mentais Usando Redes Neurais Convolucionais em Sistemas BCI Baseados em fNIRS?
A Intersecção dos Povos Nativos e Palestinos nas Esferas Políticas Americanas e Israelienses: Uma Perspectiva Decolonial
Como Preparar Pratos Saudáveis com Legumes e Feijões: Receitas e Dicas Essenciais