Análisis de señales EEG con registros de epilepsia mediante reconocimiento de patrones y transformada Wavelet

El análisis de señales EEGs tiene gran importancia clínica, principalmente en el diagnóstico y tratamiento de trastornos neurológicos como la epilepsia. Por tal motivo este trabajo presenta las técnicas más utilizadas en el análisis y extracción de características discriminantes de las señales EEG, tanto temporales como espectrales basadas en wavelets, esto por medio de la Transformada Wavelet Discreta, lo anterior se realiza con el fin de clasificar ciertos estados que se presentan en una señal electroencefalográfica. Así mismo, se hace referencia a la técnica de reducción de dimensionalidad y clasificación de patrones, y finalmente se ilustra el desempeño de la extracción de características a través del error de clasificación de los patrones EEGs; utilizando como herramienta de simulación Matlab.

• Autores: Arcila Armero, Lina Andrea; Cajas Hoyos, Liceth Yuliana
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Universidad del Cauca
• Repositorio: Repositorio Unicauca
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unicauca.edu.co:123456789/1546
• Acceso en línea: http://repositorio.unicauca.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1546
• Palabra clave: Señales EEGs; Extracción de características; Transformada Wavelet Discreta; Reducción de dimensionalidad; Clasificación de patrones
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/