Detecção de epilepsia em eletroencefalogramas utilizando redes neurais convolucionais reduzidas
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1279Palavras-chave:
Aprendizado Profundo, Eletroencefalografia, EpilepsiaResumo
Objetivo: Criação e comparação de modelos de aprendizado profundo a partir de segmentos de eletroencefalogramas (EEG) representados no domínio de tempo e de frequência para a detecção de epilepsia. Método: Foram implementados e avaliados dois modelos de Redes Neurais Convolucionais, sendo cada um alimentado por dados de eletroencefalografia em diferentes domínios (tempo e frequência). Resultados: Os modelos avaliados apresentaram acurácia média entre 73,37% e 82,08%. O modelo treinado a partir de EEG representado no domínio de frequência atingiu maiores valores para todas as métricas. Com a aplicação do teste estatístico de hipótese U de Mann-Whitney, considerando um nível de significância de 5%, foi evidenciado diferença estatisticamente significativa entre os modelos. Conclusão: Os resultados apontam que o modelo treinado com segmentos EEG representados em frequência teve desempenho promissor na detecção de crises epilépticas. Adicionalmente, mesmo que a arquitetura dos modelos desenvolvidos sejam mais simples em comparação com trabalhos relacionados, foram atingidos resultados competitivos.
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