Publicação: Aplicação de aprendizado de máquina na detecção de convulsões epiléptica em sinais de EEG
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
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Resumo
A epilepsia é uma doença neurológica que afeta cerca de 50 milhões de pessoas no
mundo, sendo caracterizada pela ocorrência de crises epilépticas. O uso de técnicas de
inteligência artificial tem-se mostrado uma ferramenta promissora na detecção e classifi-
cação de sinais neurais. Neste trabalho, foram utilizados dados de eletroencefalograma
(EEG) de 22 pacientes, com aproximadamente 23 canais por registro. Devido à longa
duração das gravações e à curta duração das crises, foi necessário balancear as classes
por meio do recorte de períodos específicos de cada estado. Os sinais foram filtrados e
segmentados em janelas de 15 segundos para extração e seleção de características, com o
objetivo de reduzir informações irrelevantes à predição. Na etapa de classificação, foram
realizados diversos testes para definir os melhores parâmetros e otimizar o desempenho
dos modelos. O objetivo foi identificar os períodos de transição das crises epilépticas,
incluindo os estados ictal, interictal e pré-ictal. Foram avaliados algoritmos de aprendi-
zado de máquina, como Random Forest (RF), Decision Tree (DT), K-Nearest Neighbors
(KNN), Support Vector Machine (SVM) e Logistic Regression (LR), além de modelos de
aprendizado profundo, como Convolutional Neural Network (CNN) e Long Short-Term
Memory (LSTM). Os melhores resultados foram obtidos na classificação das classes in-
terictal e ictal, com destaque para a CNN, que atingiu 95,27% de acurácia, seguida pela
RF (94%) e pela LSTM (93,32%). A LR obteve 91%, a DT 89%, o SVM 88,3% e o KNN
83%. Os resultados evidenciam o bom desempenho dos métodos propostos, especialmente
os modelos de aprendizagem profunda, além de permitirem uma comparação clara entre
as diferentes abordagens.
Abstract
Palavras-chave
Epilepsia, EEG, Aprendizado de maquina, Aprendizado profundo
Citação
SILVA, Vanessa Machado. Aplicação de aprendizado de máquina na detecção de convulsões epiléptica em sinais de EEG. 2025. 65 f. Trabalho de Conclusão de Curso ( Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Federal de Uberlândia. Uberlândia. 2025.