Banca de DEFESA: JOSE DE SANTANA FIEL

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JOSE DE SANTANA FIEL
DATA: 22/11/2019
HORA: 09:30
LOCAL: Sala de Aula 03 - PGITEC
TÍTULO:

CLASSIFICAÇÃO DE ELETROENCEFALOGRAMAS EPILÉTICOS EM ESTADO DE REPOUSO COM APLICAÇÃO DE CLASSIFICADORES LINEARES E UM ATRIBUTO DERIVADO DA DENSIDADE ESPECTRAL DE POTÊNCIA

PALAVRAS-CHAVES:

debiased weighted phase-lag index; densidade espectral de potência; eletroencefalografia; epilepsia; aprendizado de máquina

PÁGINAS: 70
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

Milhões de Brasileiros são acometidos com a Epilepsia. O diagnóstico de pacientes com epilepsia é fundamental para o início do tratamento adequado. No entanto, o diagnóstico depende da avaliação visual da atividade elétrica neuronal, registrada pelo eletroencefalografia (EEG) por neurofisiologistas. Por conta disso, esse processo é demorado, podendo demandar dias de registros contínuos de EEG, o que torna o diagnóstico oneroso. Assim, a presente dissertação propõe uma metodologia de identificação automática do EEG de sujeitos epilépticos. O método pode ser aplicado em registros de EEG de curta duração com o paciente em estado de repouso. O sistema proposto combina a utilização de um atributo extraído da densidade espectral de potência dos sinais de EEG e de algoritmos de aprendizado de máquina. O atributo usado é uma estimativa da conectividade funcional entre pares de canais de EEG e é denominado debiased weighted phase-lag index. Os algoritmos usados para classificação foram a análise discriminante linear (LDA) e as máquina de vetores de suporte (SVM). Os sinais de EEG foram adquiridos durante o estado interictal, ou seja, fora do período convulsivo e não apresentavam atividade epileptiforme. Registros de 11 pacientes epilépticos e 7 sujeitos saudáveis foram usados para testar o método. Os dois algoritmos usados atingiram seus desempenhos máximos, 100 % de acurácia e área sob a curva característica de operação do receptor (AUROC) unitária, quando um vetor de características com 190 atributos foi usado como entrada. Os resultados obtidos demonstram a eficácia do sistema proposto, dada a alta capacidade de segregação dos grupos.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2170855 - ADRIANA ROSA GARCEZ CASTRO
Interno - 1930123 - ANTONIO DA SILVA SILVEIRA
Presidente - 3299738 - ANTONIO PEREIRA JUNIOR
Externo à Instituição - VALQUIRIA GUSMAO MACEDO