Detecção de epilepsia em eletroencefalogramas utilizando redes neurais convolucionais reduzidas - Anghinoni, Luiz Antonio Nicolau; Teixeira, Marcelo; Barbosa, Marco Antonio de Castro; Casanova, Dalcimar; Oliva, Jefferson Tales (Journal of Health Informatics, 2024)
Objetivo: Criação e comparação de modelos de aprendizado profundo a partir de segmentos de eletroencefalogramas (EEG) representados no domínio de tempo e de frequência para a detecção de epilepsia. Método: Foram implementados e avaliados dois modelos de Redes Neurais Convolucionais, sendo cada um alimentado por dados de eletroencefalografia em diferentes domínios (tempo e frequência). Resultados: Os modelos avaliados apresentaram acurácia média entre 73,37% e 82,08%. O modelo treinado a partir de EEG representado no domínio de frequência atingiu maiores valores para todas as métricas. Com a aplicação do teste estatístico de hipótese U de Mann-Whitney, considerando um nível de significância de 5%, foi evidenciado diferença estatisticamente significativa entre os modelos. Conclusão: Os resultados apontam que o modelo treinado com segmentos EEG representados em frequência teve desempenho promissor na detecção de crises epilépticas. Adicionalmente, mesmo que a arquitetura dos modelos desenvolvidos sejam mais simples em comparação com trabalhos relacionados, foram atingidos resultados competitivos.