Análise de Eletroencefalogramas por Compressão
| Análise de Eletroencefalogramas por Compressão | |
|---|---|
| Autor | Diogo Mululo Sato |
| Orientador | Luís Filipe Antunes |
| Co-Orientador | Ângela Santos |
| Data de Entrega | 2011/10 |
| URL | http://hdl.handle.net/10216/63767 |
| Palavras-chave | Algoritmo de pesquisa de segmentação de eletroencefalogramas, Teoria da complexidade de Kolmogorov, EEG |
Nesta tese introduzimos um novo algoritmo para inspecionar e avaliar eletroencefalogramas (EEG). O algoritmo de Pesquisa de Segmentação de EEG é baseado na teoria de complexidade de Kolmogorov; em particular, exploramos esta noção sobre os eletroencefalogramas usando compressores como técnica de medida para expressar a complexidade dos dados dos seus valores time-series.
Para este trabalho, um total de N=40 exames foram usados para testar a precisão do método proposto. Este conjunto de dados representa registos de EEG de diferentes pacientes, recolhidos todos no mesmo local, tendo os dados pessoais sido previamente removidos para mander a privacidade dos mesmos. Estas amostras foram classificadas por especialista como sento "Normal", "Ausente" ou "Rolândico". Todos os exames epiléticos (N=14) foram corretamente classificados e as suas crises de convulsões, quando existentes, foram notadas pelo sistema usando o momento exato (em segundos) da ocorrência.
A base de dados anónima usada neste estudo, assim como o algoritmo, pode ser avaliadas online em http://www.eegonline.org/.
