Epileptic seizures prediction using a machine learning approach (2020)
- Authors:
- Autor USP: OLIVEIRA, LEONARDO FERNANDES - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEL
- Subjects: EPILEPSIA; ELETROENCEFALOGRAFIA; CLASSIFICAÇÃO; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Inglês
- Abstract: Este estudo tem como objetivo o desenvolvimento de um método para a previsão de ataques epilépticos utilizando uma abordagem baseada em aprendizado de máquina. Com o auxílio de dados oriundos da eletroencefalografia que foram coletados de 3 pacientes, um pipeline de previsão foi desenvolvido após a avaliação de diferentes técnicas de aprendizado de máquina. Entre tais técnicas, pode-se citar: florestas aleatórias, gradient boosting, redes neurais recorrentes e regressão logística. Para cada paciente, o sinal de EEG foi dividido em segmentos de iguais duração, cada um durando 10 minutos. Além disso, cada segmento foi rotulado como pré-ictal (anterior ao ataque epiléptico) ou interictal (entre ataques ou atividade cerebral normal). Sendo assim, o problema tratado neste trabalho pode ser resumido como uma tarefa de classificação binária onde deseja-se classificar cada segmento de EEG como pré-ictal ou interictal. O método proposto nesse trabalho se baseia na divisão deste segmento de 10 minutos em janelas menores, de 30 segundos cada. Após essa divisão, um procedimento de extração de características (features) é realizado. Algumas destas características incluem diversas estatísticas que foram calculadas do sinal (média, desvio padrão, assimetria, curtose, etc), bem como características derivadas do domínio da frequência, como por exemplo a potência do sinal em diferentes bandas. Após a avaliação de diferentes de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina, foi possível concluir que um algortimo baseado em regressão logística foi capaz de obter resultados significantes para cada paciente, mostrando que uma técnica de previsão de epilepsia pode ser desenvolvida com o auxílio de dados de EEG e de aprendizado de máquina.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2020
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ABNT
OLIVEIRA, Leonardo Fernandes. Epileptic seizures prediction using a machine learning approach. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d171af33-bc4c-44dd-9faf-68dbf703c37f/Oliveira_Leonardo_Fernandes.pdf. Acesso em: 18 mar. 2025. -
APA
Oliveira, L. F. (2020). Epileptic seizures prediction using a machine learning approach (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d171af33-bc4c-44dd-9faf-68dbf703c37f/Oliveira_Leonardo_Fernandes.pdf -
NLM
Oliveira LF. Epileptic seizures prediction using a machine learning approach [Internet]. 2020 ;[citado 2025 mar. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d171af33-bc4c-44dd-9faf-68dbf703c37f/Oliveira_Leonardo_Fernandes.pdf -
Vancouver
Oliveira LF. Epileptic seizures prediction using a machine learning approach [Internet]. 2020 ;[citado 2025 mar. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d171af33-bc4c-44dd-9faf-68dbf703c37f/Oliveira_Leonardo_Fernandes.pdf
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