Deteção de convulsões epiléticas a partir de eletroencefalogramas

• Autor(a) principal: Martins, Hélder José Pedrosa de Abreu
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.22/10979
• topic: Classificação; Data mining; Motifs; Classification; Sistemas Computacionais

A epilepsia atinge cerca de 1% da população mundial, e é caracterizada pela ocorrência de crises espontâneas. Pretende-se detetar (e prever) convulsões analisando os dados obtidos a partir de eletroencefalogramas (EEG). Para que os sistemas de deteção/previsão baseados em EEG funcionem de forma eficaz, os algoritmos computacionais devem identificar com segurança os períodos de maior probabilidade de ocorrência de convulsão. Se estes estados cerebrais de alerta fossem detetados, os pacientes poderiam evitar atividades potencialmente perigosas, como conduzir ou natação, e poderia ser administrada medicação somente quando necessário para evitar crises iminentes, reduzindo os efeitos colaterais globais. O objetivo deste trabalho é produzir um método/algoritmo capaz de classificar sinais resultantes do EEG, para deteção de convulsões epiléticas. Existem várias técnicas utilizadas para processamento dos sinais EEG e para os classificar. Pretende-se que sejam aplicadas neste trabalho técnicas utilizadas previamente, em trabalhos desenvolvidos anteriormente, em dados de sons cardíacos para deteção de patologia cardíaca.