Detecção Automática de Crises Epiléticas em Sinais de Eletroencefalograma

Autor: Aliny Anselmo

Resumo: Este trabalho apresenta um algoritmo para detecção automática de crises epiléticas em sinais de eletroencefalograma. O algoritmo tem como etapa inicial realizar uma filtragem dos sinais de EEG, utilizando funções Wavelet das famílias Coiflet, Daubechies e Symmlet. Após essa etapa de pré-processamento, os sinais são submetidos a segunda etapa onde são encaminhados a entrada de uma rede neural tipo perceptron multi camada, MLP (Multi Layer Perceptron) para sua detecção, a rede classifica os sinais como presença ou não da crise. Na etapa final, a partir dos sinais já classificados são gerados indicadores de desempenho: sensibilidade, especificidade, eficiência e área abaixo da curva ROC (AUC). Os resultados obtidos apresentaram um grau de acerto satisfatório.

Abstract: This work presents an algorithm for automatic detection of epileptic seizures on electroencephalogram signals. The algorithm has as initial filter stage of the EEG signals using Wavelet Coiflet families of functions, Daubechies and Symmlet. After this stage of pre-processing, the signals are subjected to the second stage where the signals are sent to input a neural network perceptron multi layer MLP for its detection, the network classifies signs as presence or absence the crisis. In the final stage, from the signals already qualified are generated performance indicators: sensitivity, specificity, efficiency and area under the ROC curve (AUC). The results showed a satisfactory degree of accuracy.

Palavras chave: Epilepsia, Eletroencefalograma, Funções Wavelet e Rede Neural Artificial.

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