Classificação de Janelas de Eletroencefalogramas com e sem Crises Epilépticas

Abstract

A epilepsia é uma doença neurológica crônica, que aumenta a predisposição de um individuo sofrer convulsões recorrentes. Pessoas que sofrem de epilepsia poderiam viver livres de convulsões, desde que fossem diagnosticadas previamente ou recebessem um tratamento adequado. Portanto metodologias que simplifiquem e agilizem o diagnóstico e o tratamento destes indivı́duos são válidas e necessárias. Esse trabalho tem por objetivo o apresentação de uma metodologia de identificação de janelas de eletroencefalogramas (EEG’s) com presença ou ausência de crises epilépticas. Essa metodologia é baseada no cálculo de métricas que dependem dos momentos estatı́sticos de segunda, terceira e quarta ordem. Os vetores de características obtidos a partir dos momentos estatı́sticos, a segunda com a rotação dos mesmo vetores, utilizando a análise de componentes principais (PCA). Foram extraı́das janelas de 1 segundo de arquivos da base de dados CHB-MIT. O modelo de classificação proposto obteve para os vetores de caracterı́sticas e para as componentes oriundas do PCA, acurácia de 86.4% e 94.6%, respectivamente. Acreditasse que com devidas adaptações melhorias o modelo pode ser embarcado em um dispositivo, para classificação de janelas em tempo real.