Extração e seleção de características de sinais de eletroencefalograma para diagnóstico de crises epilépticas

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Vargas, Dionathan Luan de
• Orientador(a): Teixeira, Marcelo
• Banca de defesa: Casanova, Dalcimar , Rosa, João Luís Garcia , Teixeira, Marcelo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Pato Branco
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Eletroencefalografia; Epilepsia; Mineração de dados (Computação); Aprendizado do computador; Processamento de sinais; Electroencephalography; Epilepsy; Data mining; Machine learning; Signal processing
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29911

A epilepsia é uma das doenças mais comuns e afeta aproximadamente 50 milhões de pessoas em todo o mundo. Seu diagnóstico requer a análise de um eletroencefalograma, que mede a atividade elétrica cerebral representada por séries temporais. A análise dos segmentos do eletroencefalograma depende da interpretação humana, o que pode levar a resultados divergentes, ser tedioso, impreciso e propenso a erros. Além disso, estima-se que mais de 80% dos exames de epilepsia não retornam nenhuma anomalia, desperdiçando o esforço de análise. Este artigo propõe uma maneira automática de analisar segmentos de eletroencefalograma. A abordagem é baseada na combinação de métodos de análise multiespectral, seleção de características e aprendizado de máquina para redução de dimensionalidade na classificação de eletroencefalograma. Como nossa principal contribuição, propusemos uma metodologia para minimizar o número de características necessários para o treinamento do classificador, minimizando a interferência de medidas irrelevantes. As características selecionadas foram utilizadas como entrada de cinco algoritmos de aprendizado de máquina para classificar segmentos de eletroencefalograma. Um conjunto mínimo de características é escolhido para cada método de seleção, e os resultados são comparados selecionando o melhor subconjunto de características. Neste trabalho, características baseadas em estatística, energia, entropia e medidas específicas foram extraídas das quatro representações do eletroencefalograma. Essas características foram selecionados por técnicas de seleção de características e usadas como entrada em algoritmos de aprendizado de máquina. Na avaliação experimental, os resultados comprovam estatisticamente que essa abordagem é tão eficiente quanto usar o conjunto de dados de características completo para a construção do classificador. Os classificadores propostos superam as métricas avaliativas de trabalhos já publicados na literatura, alcançando uma precisão entre 87,2 e 90,99%, além de reduzirem consideravelmente a quantidade de características necessárias, de 285 para 30, mantendo a acurácia do modelo.