Modelo de detección precoz de ataques de epilepsia usando datos de Electro Encefalogramas EEG (DPAE)

"En este trabajo se desarrollaron modelos de detección de ataques de epilepsia, específicos al paciente, usando información de electro encefalogramas. La generación de estos modelos permite tomar correctivos frente a un ataque en el menor tiempo posible y así lograr una mejora en la calidad de vida de quienes sufren esta patología. Este trabajo está construido sobre un proceso de análisis y trasformación de señales continuas provenientes de electroencefalogramas que posteriormente son segmentadas por medio del algoritmo k-medias, lo que nos permitirá generar un nuevo set de datos de información discreta, esta información será utilizada para la detección de los ataques de epilepsia por medio de un algoritmo de regresión logística con el fin de clasificar estados de Ataque/No ataque de epilepsia." -- Tomado del Formato de Documento de Grado

• Autores: Herrera Correal, Luis Alejandro
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/40089
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/40089
• Palabra clave: Epilepsia; Convulsiones; Análisis de regresión logística; Electroencefalografía; Procesamiento de señales; Clusters (Sistemas computacionales); Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/