Dissertação

Analysis of Electrocardiographic Patterns for Epileptic Seizure Prediction EVALUATED

O Gold-standard para o diagnóstico, deteção e previsão automática de crises epiléticas é baseado em dados adquiridos por aquisição EEG (Electroencefalografia) de longa duração. Esta modalidade requer um hardware altamente intrusivo, com aspetos limitativos como um número elevado de elétrodos posicionados no couro cabeludo do paciente. Por esta razão, é tipicamente elaborado em ambiente clínico, e é frequentemente visto como demasiado intrusivo pelos utilizadores. Existe, por isso uma necessidade para uma solução em ambulatório e mais confortável para controlar as crises, consistindo num método preditivo baseado na aquisição por ECG single lead (Electrocardiografia). O grande objectivo do trabalho é avaliar algumas das metodologias necessárias ao desenvolvimento de um método preditivo de crises. É um método que reúne a aplicação de técnicas de remoção de ruído, deteção de pontos fiduciais e computação robusta de padrões morfológicos e rítmicos. O trabalho culmina na aplicação de algoritmos de classificação supervisionados como SVM's (Support Vector Machines), KNN (K-Nearest Neighbours) e GaussNB (Gaussian Naive Bayes). O estudo compreende 25 crises adquiridas de 5 pacientes admitidos no hospital de Santa Maria em Lisboa.
Epilepsia, ECG, Previsão de Crises, SVM, KNN, GaussNB

Novembro 26, 2018, 10:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Carla Cristina Paulo Gabriel Bentes

Hospital de Santa Maria

Especialista

ORIENTADOR

Ana Luísa Nobre Fred

Departamento de Bioengenharia (DBE)

Professor Associado