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NeuroMate · Monitoramento Neurológico
PTEN
EEG contínuo · IA · UTI neonatal

Cada sinal elétrico do cérebro conta uma história clínica.

Plataforma de neuromonitoramento contínuo que integra EEG, sinais fisiológicos e inteligência artificial, desenvolvida a partir das pesquisas do Instituto do Cérebro (ICe) da UFRN para apoiar decisões clínicas em tempo real.

Live · 250 Hz
Fp1-F3 F3-C3 C3-P3 P3-O1 Resp
48 rpm
Reconhecimento

Selecionados para o Global Deep Tech Pioneers Radar 2026 · Hello Tomorrow

Incubação

Empresa incubada no Metrópole Parque (IMD/UFRN)

Fomento

Selecionada para a segunda fase do Programa Centelha 3 RN

Tecnologia

Monitoramento contínuo, análise multimodal, decisão em tempo real.

A NeuroMate integra três camadas para apoiar a equipe clínica desde a UTI neonatal até o acompanhamento neurológico crônico.

EEG

Monitoramento neurológico contínuo

Aquisição ininterrupta de sinais cerebrais com qualidade clínica, mesmo em ambientes de alta complexidade como UTIs neonatais.

Como funciona
IA

Análise multimodal por IA

Algoritmos integram EEG, sinais cardiorrespiratórios, temperatura e contexto ambiental para gerar análises de alta resolução.

Modelos e métricas
UTI

Aplicação clínica focada

Foco em prematuros, recém-nascidos em UTI e acompanhamento neurológico crônico, com relatórios claros para a equipe assistente.

Casos de uso
Dispositivo de monitoramento EEG da NeuroMate em ambiente de incubação neonatal. Protótipo · UTI Neonatal
Sobre a NeuroMate

Neuromonitoramento contínuo ainda é privilégio de poucas UTIs. Nossa missão é baixar o custo, abrir o código e universalizar o acesso.

NeuroMate · nascida das pesquisas do Instituto do Cérebro da UFRN
Conheça a NeuroMate
Pesquisa & Parcerias

Linhas de investigação em desenvolvimento.

Pesquisas conduzidas em parceria com o Instituto do Cérebro da UFRN e instituições parceiras: neurociência, engenharia biomédica, neonatologia.

Traçados de EEG neonatal em montagem bipolar, com o período de crise destacado.

EEG e detecção de crises

Classificação de crises em EEG neonatal com redes compactas, validada paciente a paciente sobre os 79 recém-nascidos do acervo de Helsinki, com o alvo de rodar em hardware embarcado à beira do leito.

Sinal respiratório extraído do vídeo, bruto acima e destendido abaixo, com os picos detectados marcados.

Respiração sem contato

Frequência respiratória estimada a partir de vídeo, por segmentação toracoabdominal e análise de fluxo óptico, sem eletrodo nem cinta no bebê.

Mapa de calor de movimento ao lado do modelo de 17 keypoints anatômicos usado na estimativa de pose.

Movimento e postura

Estimativa de pose em vídeo de UTI para descrever atividade e postura ao longo da internação, base para a leitura de comportamento espontâneo.

Três recém-nascidos com as partes do corpo segmentadas em máscaras opacas: cabeça, tronco, fralda, braços e pernas.

Segmentação do neonato

Segmentação do corpo e de suas partes com modelos de fundação promptáveis, que delimitam a região de interesse de onde saem os demais sinais.

Figuras adaptadas de Ribeiro et al. (2026), European Journal of Pediatrics, sob licença CC BY 4.0. Traçados de EEG sobre o Helsinki neonatal EEG dataset (Stevenson et al., 2019), CC BY 4.0.

Mídia

Em destaque.

Vídeos, postagens e atualizações do projeto NeuroMate e dos pesquisadores parceiros do Instituto do Cérebro da UFRN.