Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/22949
Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
Título: | Inteligência Artificial Aplicada a Análise de Eletroencefalografia |
Título (s) alternativo (s): | Artificial Intelligence Applied to Electroencephalography Analysis |
Autor: | Duarte, Júlia Bertelli |
Primer orientador: | Duarte, Marcus Antônio Viana |
Primer miembro de la banca: | de Lima, Antonio Marcos Gonçalves |
Segundo miembro de la banca: | Lépore Neto, Francisco Paulo |
Tercer miembro de la banca: | Menegaldo, Luciano Luporini |
Cuarto miembro de la banca: | Barbieri, Nilson |
Resumen: | O desenvolvimento tecnológico da eletrônica, interligado ao crescimento no conhecimento científico sobre as causas das doenças humanas no final de século XX, possibilitou desenvolver novos equipamentos e técnicas diagnósticas e terapêuticas na Medicina. Um sistema de inteligência artificial deve ser capaz de armazenar conhecimento, aplicar este conhecimento na resolução de problemas e adquirir novos conhecimentos através da experiência. A medicina atualmente gasta um longo tempo na análise de exames neurológicos que em sua maioria não apresentam alguma anomalia. Para auxiliar o especialista, deseja-se desenvolver um programa, baseado em inteligência artificial, capaz de separar os sinais cerebrais em sinais com e sem anomalias. Sinais de eletroencefalograma serão utilizados neste trabalho devido à grande necessidade de programas para auxílio ao seu diagnóstico. Para isto, utilizou-se de um banco de dados disponível publicamente de Bern-Barcelona, que consiste em sinais com presença de ictal (evento no sinal causado por uma crise epilética) e sem a presença de ictal. Para avaliação dos procedimentos desenvolvidos, utilizou-se das métricas de sensibilidade, especificidade, precisão, valores positivos preditos, valores negativos preditos e coeficiente de correlação de Mathew. Utilizou-se seis procedimentos de classificação (kNN, WkNN, LDA, QDA, PNN e MLP-BP) e dois algoritmos de otimização (algoritmo genético e evolução diferencial) para testar a eficiência destes na classificação de sinais focais e não focais. Já para o cálculo dos sintomas, utilizou-se de técnicas de análise de sinais, como a análise estatística clássica (valor RMS e curtose, por exemplo), Transformadas Wavelet e de Hilbert-Huang, análise envelope e cálculos de entropia e k-NEO. De uma pré-análise, os parâmetros que mais se repetiram como possíveis sintomas foram Valor RMS, fator de crista e curtose, com 15, 14 e 10 ocorrências respectivamente. Os melhores resultados observados foram utilizando evolução diferencial em conjunto com WkNN, que resultou numa precisão de aproximadamente 84%. |
Abstract: | The technological development of electronics, linked to growth of scientific knowledge on the causes of human diseases in the late twentieth century, made it possible to develop new equipment and diagnostic and therapeutic techniques in Medicine. An artificial intelligence system must be able to stock knowledge, applied this knowledge and acquire new knowledge through experience. The physics spend a large time in neurological exams analysis and most of all are not an anomaly. To assist the specialist, we want to develop a program, based on artificial intelligence, capable of separating the brain signals into signs with and without anomalies. Electroencephalogram signs are used in this work because of the great need for programs to aid in their diagnosis. To do this, an available database of Bern-Barcelona are used, which consists of signs with and without the presence of ictal (signal event caused by an epileptic seizure). For the evaluation of the developed processes, we used the metrics of sensitivity, specificity, accuracy, positive predictive values, negative predictive values and Mathew correlation coefficient. We used six classification procedures (kNN, WkNN, LDA, QDA, PNN and MLP-BP) and two optimization algorithms (genetic algorithm and differential evolution) to test an application of these in the classification of focal and non-focal signals. For calculation of symptoms, statistical analysis such as a classical statistical analysis (RMS value and kurtosis, for example), Wavelet and Hilbert-Huang Transforms, analysis envelope and entropy and k-NEO calculations are used. From a pre-analysis, the parameter that most repeat as possible symptoms as RMS value, crest factor and kurtosis, with 15, 14 and 10 occurrences respectively. The best results observed is using WkNN, with differential evolution, which resulted in an accuracy of approximately 84%. |
Palabras clave: | Eletroencefalografia Electroencephalography Epilepsia Epilepsy Transformada Wavelet Wavelet Transform Transformada de Hilbert Huang Hilbert Huang Transform k-NEO. Entropia k-NEO Análise Envelope Entropy Análise Discriminante Linear Envelope Analysis Análise Discriminante Quadrática Análise Discriminante Quadrática k-Nearest Neighbor k-Nearest Neighbor WkNN WkNN Rede Neural Probabilística Rede Neural Probabilística Perceptron multicamadas Perceptron multicamadas Algoritmos Genéticos Algoritmos Genéticos. Evolução Diferencial Evolução Diferencial |
Área (s) del CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
Programa: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Mecânica |
Cita: | DUARTE, Júlia Bertelli. Inteligência Artificial Aplicada a Análise de Eletroencefalografia - Uberlândia. 2018. 127f. Tese (Doutorado em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018. DOI http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2018.815 |
Identificador del documento: | http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2018.815 |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/22949 |
Fecha de defensa: | 26-feb-2018 |
Aparece en las colecciones: | TESE - Engenharia Mecânica |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
InteligenciaArtificialAplicada.pdf | 7.14 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.