Recognition of epileptic seizures from EEG data
Espinosa Reboredo, Christian
Hernandez-Sabaté, Aura, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria

Títol variant:	Reconocimiento de ataques epilépticos de EEG
Títol variant:	Reconeixement d'atacs epilèptics d'EEG
Data:	2021
Resum:	An electroencephalogram (EEG) is a test that detects electrical activity of the brain. This paper tries to go a step further to interpret seizures from electroencephalograms using deep learning algorithms. The data used in this paper is a public dataset CHB-MIT of recordings of paediatric subjects with intractable seizures. Different methods of data processing are done and documented to make the most of the algorithms used as well as the strategy. The objective is to train an algorithm to classify when the subject is having a seizure and when it is not.
Resum:	Un electroencefalograma (EEG) es una prueba que detecta la actividad eléctrica del cerebro. Este artículo intenta dar un paso más para interpretar los ataques epilépticos a partir de electroencefalogramas utilizando algoritmos de aprendizaje computacional. Los datos usados en este documento son de una base de datos pública CHB-MIT de EEG de sujetos pediátricos con convulsiones intratables. Se realizan y documentan diferentes métodos de procesamiento de datos para aprovechar al máximo los algoritmos usados, así como la estrategia. El objetivo es entrenar un algoritmo para clasificar cuando el sujeto está teniendo un ataque epiléptico y cuándo no.
Resum:	Un electroencefalograma (EEG) és una prova que detecta l'activitat elèctrica del cervell. Aquest article intenta fer un pas més per interpretar els atacs epilèptics a partir d'electroencefalogrames utilitzant algoritmes d'aprenentatge computacional. Les dades usades en aquest document són d'una base de dades pública CHB-MIT d'EEG de subjectes pediàtrics amb convulsions intractables. Es realitzen i documenten diferents mètodes de processament de dades per aprofitar al màxim els algorismes usats, així com l'estratègia. L'objectiu és entrenar un algorisme per classificar quan el subjecte està tenint un atac epilèptic i quan no.
Drets:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, sempre que no sigui amb finalitats comercials i que es distribueixin sota la mateixa llicència que regula l'obra original. Cal que es reconegui l'autoria de l'obra original.
Llengua:	Anglès
Titulació:	Grau en Enginyeria Informàtica [2502441]
Pla d'estudis:	Enginyeria Informàtica [958]
Document:	Treball final de grau ; Text
Àrea temàtica:	Menció Computació
Matèria:	Electroencefalograma ; Aprenentatge computacional ; Activitat cerebral ; Classificació ; Anàlisis eeg ; Aprendizaje computacional ; Actividad cerebral ; Clasificación ; Análisis eeg ; Electroencephalogram ; Deep learning ; Brain activity ; Classification ; EEG analysis

11 p, 2.4 MB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Treballs de Fi de Grau > Escola d'Enginyeria. TFG