Mapas de Kohonen na detecção de eventos epileptogênicos
| Ano de defesa: | 2005 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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Florianópolis, SC
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Link de acesso: | http://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/102520 |
Resumo: | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. |
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Universidade Federal de Santa CatarinaSala, Felipe AndradeAzevedo, Fernando Mendes de2013-07-16T01:10:18Z2013-07-16T01:10:18Z20052005213664http://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/102520Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.O presente trabalho está relacionado ao desenvolvimento de técnicas computacionais para auxílio no diagnóstico de epilepsia. O sistema proposto é baseado em uma classe de redes neurais artificiais com aprendizado não-supervisionado, os Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen (MAK) e tem por finalidade detectar automaticamente eventos epileptogênicos (espícula e ondas agudas) em sinais de EEG. Utiliza quatro redes neurais, treinadas separadamente, cada uma responsável por identificar um tipo específico de padrão do EEG, quais sejam: paroxismos epileptogênicos, atividade de fundo normal, piscadas e ruídos muscular ou de eletrodo. O conjunto de sinais para teste e treinamento foi retirado de nove registros, com duração total de 12 horas, obtido de sete pacientes comprovadamente epilépticos. Os padrões utilizados para treinamento e testes do sistema têm duração de um segundo e não sofreram pré-processamento. O sistema foi capaz de detectar espículas e ondas agudas com aproximadamente 82% de especificidade, 58,0% de sensibilidade e valores preditivo positivo e preditivo negativo de 65,4% e 76,7%, respectivamente. O resultado é aceitável, se comparado ao índice de concordância entre dois especialistas (em torno 50%). O desempenho médio do sistema desenvolvido com as redes MAK é equivalente ao desempenho de um sistema similar baseado em redes feedforward com a vantagem, no primeiro caso, de além do treinamento ser não-supervisionado não necessita de um vetor alvo.x, 112 f.| il., tabs., grafs.porFlorianópolis, SCEngenharia eletricaEngenharia biomedicaEpilepsiaDiagnosticoRedes neurais (Computação)Mapas auto-organizáveisMapas de Kohonen na detecção de eventos epileptogênicosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL213664.pdfapplication/pdf7712834https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/102520/1/213664.pdf25d510ac154de316d39ba9f2c1e83262MD51123456789/1025202013-07-15 22:10:18.759oai:repositorio.ufsc.br:123456789/102520Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732013-07-16T01:10:18Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
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