artículo de publicación periódica.page.titleprefix Predicción de crisis epilépticas utilizando el coeficiente de correlación producto-momento de Pearson a partir de un clasificador lineal de la distribución Gaussiana generalizada
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Date
2018
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Abstract
"Predecir una crisis epiléptica significa la capacidad de determinar de antemano el momento
de una crisis con la mayor precisión posible. Un pronóstico correcto de un evento epiléptico
en aplicaciones clínicas es un problema típico en procesamiento de senales biomédicas, lo
cual ayuda a un diagnóstico y tratamiento apropiado de esta enfermedad. En este trabajo,
utilizamos el coeficiente de correlación producto-momento de Pearson a partir de las clases
estimadas con un clasificador lineal, usando los parámetros de la distribución Gaussiana
generalizada. Esto con el fin de poder pronosticar eventos con crisis y eventos con no-crisis en senales epilépticas. El desempeño en 36 eventos epilépticos de 9 pacientes muestra un
buen rendimiento, con un 100% de efectividad para sensibilidad y especificidad superior al
83% para eventos con crisis en todos los ritmos cerebrales. El test de Pearson indica que
todos los ritmos cerebrales están altamente correlacionados en los eventos con no-crisis,
más no durante los eventos con crisis. Esto indica que nuestro modelo puede escalarse con
el coeficiente de correlación producto-momento de Pearson para la detección de crisis en
senales epilépticas."
Description
Keywords
EPILEPSIA, ELECTROENCEFALOGRAFIA, CORRELACION, PREDICCIONES, DISTRIBUCION, PROCESAMIENTO DE SEÑALES