Propuesta de sistema para el diagnóstico de epilepsia con técnicas de clasificación

La epilepsia es una anomalía cerebral que conlleva a sus pacientes a sufrir de convulsiones, lo que condiciona su comportamiento y estilo de vida. Los neurólogos utilizan un electroencefalograma (EEG) para diagnosticar esta enfermedad. Este examen ilustra el a través de señales, el comportamiento cerebral de una persona, permitiendo entre otras cosas, el diagnóstico de la epilepsia. A partir de un análisis visual de estas señales, los neurólogos identifican patrones como picos o valles, buscando algún indicio de desorden cerebral que lleve al diagnóstico de la epilepsia, de una forma meramente cualitativa. Sin embargo, aplicando un análisis basado en el análisis de señales de Fourier a través de la transformada rápida en el dominio de la frecuencia, se pueden identificar de forma cuantitativa patrones para diferenciar entre pacientes diagnosticados con la enfermedad y otros que no. En este artículo se realiza un análisis de la señal EEG para extraer características en pacientes ya clasificados como epilépticos y no epilépticos, las cuales se utilizaran en el entrenamiento de modelos basados en técnicas de clasificación como regresión logística, redes neuronales y máquinas de soporte vectorial. A partir de los resultados obtenidos con cada técnica, se realizó un análisis para decidir cuál de estas tres se comporta mejor.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/25527
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/25527
• Palabra clave: Electroencefalografía; EEG; Análisis de señales; Análisis de Fourier; Extracción de características; Aprendizaje automático; Técnicas de clasificación; Regresión logística; Redes neuronales; Máquinas de soporte vVectorial; Neurología; Epilepsia; Ingeniería de Sistemas - Tesis y Disertaciones Académicas; Epilepsia - Diagnóstico; Electroencefalogramas - Uso; Epilepsia - Clasificación; Electroencephalography; EEG; Signal Analysis; Fourier analysis; Feature Extraction; Machine learning; Classification Techniques; Logistic regression; Neural Networks; Support vector machines; Neurology; Epilepsy
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