Data Vestibular Unb

Entendendo e manipulando dados vestibulares no ambiente UNB

A maior parte dos estudantes e pesquisadores que trabalham com dados vestibulares na estrutura da UnB esbarra nos mesmos problemas: formatos inconsistentes, metadados faltando e ferramentas que foram criadas para outros contextos clínicos. Isso não é surpresa. Dados vestibulares vêm de equipamentos variados — videonistagmo, test calórico, VORTE, rotacao — cada um com sua própria forma de gravar os sinais. O problema real está em padronizar isso tudo num fluxo que funcione.

O que é data vestibular unb na prática

Quando falamos de data vestibular unb, estamos falando do conjunto de práticas, scripts e arquivos que o grupo de pesquisa da UnB desenvolveu para lidar com dados de provas vestibulares. Não é um software comercial, não é um protocolo padrão internacional. É um ecossistema construído ao longo de anos, com contribuições de diferentes pesquisadores e estudantes de pós-graduação. A documentação é esparsa. O código às vezes é fragmentado entre repositórios e notebooks Jupyter que ninguém atualizou. Na minha experiência, o primeiro passo é esquecer a ideia de que existe um manual completo. O que funciona são os arquivos de exemplo que estão nos repositórios internos e as conversas diretas com quem mantém o código. Eu já perdi dias tentando rodar um pipeline inteiro porque um arquivo de configuração apontava para um diretório que foi descontinuado em 2022.

Fluxo básico de processamento

O fluxo mais comum envolve cinco etapas. A primeira é a aquisição. Você precisa exportar os dados do equipamento vestibular em formato bruto, preferencialmente em .edf ou .bdf, que preservam a informação temporal completa. Alguns equipamentos mais antigos saem em .xls ou .csv, o que já é um problema porque perde-se a resolução temporal original. A segunda etapa é a limpeza. Sinais vestibulares contêm artefatos de movimento, ruído de linha de energia (60Hz no Brasil) e drusas que precisam ser identificados. O filtro passa-baixa em 30Hz e o notch em 60Hz são o mínimo. Eu costumo usar um cutoff mais baixo, 20Hz, quando o interesse é em nistagmo de baixa frequência, mas aí você perde informação sobre oscilações mais rápidas. Esse é um trade-off que pouca gente leva a sério no início.

A terceira etapa é a detecção de fase. Aqui é onde a coisa fica complicada. Métodos baseados em threshold simples funcionam para sinais limpos, mas na prática os sinais vestibulares raramente são limpos. Eu aprendi na prática que o método de Hilbert-transform seguido de detecção de cruzamentos por zero com histerese funciona melhor do que qualquer plugin pronto que eu já testei. O truque é ajustar o nível de histerese para cada paciente individualmente. Um valor fixo de 0.1 para todos os casos gera falsos positivos em sinais com baixa amplitude. A quarta etapa é a extração de métricas. Frequência nistagmica, velocidade angular do olho (VOG), simetria calórica. Essas são as variáveis que realmente importam para a interpretação clínica. O quinto passo é a validação cruzada com a leitura do médico. Sem esse passo, todo o processamento é apenas exercício computacional.

Problemas comuns e soluções

O problema mais frequente que eu enfrento é a inconsistência na nomenglatura dos arquivos. Diferentes técnicos gravam com nomes diferentes para o mesmo tipo de exame. A solução que eu adotei foi criar um script de renaming automático baseado em regex que detecta padrões no nome do arquivo e padroniza para um formato tipo: paciente_data_exame_lateral_estados.arquivo. Isso economiza cerca de 40 minutos por lote de 20 exames. Outro problemacrítico é a sincronização temporal entre canais. Quando você tem EOG bilateral e vídeo sincronizado, o desalinhamento de poucos milissegundos pode distorcer completamente a estimação da velocidade. A correção que eu uso é baseada em cross-correlation entre os canais de referência, especificamente nos picos de saccada que são universais entre os canais.

Tem também o problema dos dados faltantes. Às vezes o equipamento falha em gravar parte do exame. Nesses casos, interpolação linear funciona para lacunas curtas (menos de 5 segundos). Para lacunas maiores, o melhor é marcar como non-analisável e não tentar recuperar. Eu vi colegas tentarem preencher dados faltantes com média dos períodos adjacentes e isso introduz viés sistemático nas métricas de simetria.

Limitações do que temos hoje

preciso ser direto: o sistema atual de data vestibular unb tem limitações sérias. Ele não escala bem para grandes volumes de dados. Processar 100 exames leva horas, não minutos. Não tem interface gráfica confiável. Os scripts foram escritos principalmente para Linux e funcionar no Windows requer adaptações que não estão documentadas. E a validação clínica ainda é limitada a poucos tipos de patologia. Se você está começando agora, minha recomendação prática é: não tente reconstruir tudo do zero. Use os repositórios existentes como ponto de partida, adapte para o seu caso específico, e sempre valide contra uma amostra que já tenha leitura médica consolidada. Leve pelo menos duas semanas para testar seu pipeline antes de confiar nos resultados. Eu errei isso na minha primeira vez e gastei três meses refazendo análise porque um bug no cálculo de VOG passou despercebido.

Recursos práticos

Os principais materiais estão disponíveis nos repositórios do grupo de neurofisiologia da UnB. Há notebooks de exemplo, scripts de processamento em Python e documentação técnica em arquivos markdown que frequentemente estão desatualizados. Eu recomendo rodar os exemplos primeiro com os dados de teste fornecidos, entender cada linha do código antes de aplicar nos seus próprios dados, e manter um log das versões de cada biblioteca usada. Mudanças de versão do SciPy e do MNE causam incompatibilidades que podem quebrar seu pipeline silenciosamente. O investimento de tempo inicial é alto, mas depois que você entende o fluxo, o processamento de um exame completo leva cerca de 15 minutos, contra as 2 horas que o processo manual levaria. Essa economia se acumula rapidamente em projetos com dezenas de pacientes.