Analysis of auditory brainstem response through instantaneous attributes of time-series

The extraction of signal components from Auditory Brainstem Response (ABR), referred to as Jewett waves, is an important step in studies regarding the investigation of the behavior of the auditory system. However, this evaluation is complex and depends on the experience of the specialist. In this context, the objectives of this research are to compare ABR analyses provided by different examiners, and also to verify the possibility of discrimination of Jewett waves through the analysis of instantaneous attributes (IA) of time-series, estimated by the Hilbert Transform (HT). The ABR data were collected from healthy subjects, following the criterion of auditory normality, and analyzed by four examiners. A statistical study aiming to verify the coherence among these analyses was performed. The HT was then employed for calculating the IA from ABR signals. The compatibility among the results provided by the examiners was verified. The analysis of IA suggests that they can be used as discriminative features for the different waves that compose the ABR. These results are relevant for the development of tools for automatic ABR analysis. Furthermore, it contributes to investigations that aim to discriminate ABR related to distinct disorders. A extração de componentes de Potenciais Evocados Auditivos de Tronco Encefálico (PEATE), denominadas por ondas de Jewett, é um passo importante na investigação do funcionamento do sistema auditivo que visa a avaliação das vias auditivas. Contudo, essa avaliação é complexa e depende da experiência do examinador. Neste contexto, este pesquisa visa comparar análises de PEATE fornecidas por diferentes examinadores, e verificar a possibilidade de discriminação das ondas de Jewett por meio de atributos instantâneos (AI), estimados pela transformada de Hilbert (TH). Os PEATE foram coletados de pessoas saudáveis, obedecendo ao critério de normalidade auditiva, e analisados por quatro examinadores. Foram realizadas análises estatísticas para o estudo da coerência entre essas análises. Na seqüência, a TH foi utilizada para estimativa dos AI dos PEATE. Foi verificada uma compatibilidade entre avaliações realizadas pelos examinadores. As análises dos AI sugerem que estes podem ser usados como características discriminativas das diferentes ondas que compõem os PEATE. Estes resultados são beneficiais para pesquisas visando o desenvolvimento de ferramentas para a automatização da análise de PEATE, e também para aqueles estudos que objetivam a discriminação de doenças que atingem o sistema auditivo. Mestre em Ciências