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    Estudo do reconhecimento automático de eventos epileptiformes em sinais de eletroencefalografia utilizando redes de kohnen

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    Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2014O presente estudo propõe a viabilidade da utilização de Mapas Auto-organizáveis de Kohonen (MAK) para o processo de detecção e classificação de eventos epileptiformes (EE) para o apoio ao diagnóstico de epilepsia, para tanto optou-se pelo desenvolvimento de um protótipo de sistema automatizado, utilizando técnicas de Inteligência Artificial baseado em MAK. O sistema protótipo proposto chamado de Sistema Classificador Kohonen para Eventos Epileptiformes (SCKEE) foi desenvolvido com o objetivo de obter um software protótipo com capacidade de realizar o processamento dos sinais de forma eficiente e classificar automaticamente EE em sinais de eletroencefalografia de longa duração. O SCKEE é composto por dois módulos (treinamento e teste), nos quais são utilizados uma camada de entrada com 512 neurônios e uma camada de saída com 3 possibilidades de tamanhos (100, 225 e 400 neurônios), e quatro funções de ativação de vizinhança (Discreta, Gaussiana, "Chapéu Mexicano" e "Chapéu Francês"), o qual seu funcionamento segue da seguinte forma, primeiramente, no módulo de treinamento é realizada a separação das classes de padrões apresentado ao sistema, gerando o conjunto de pesos treinados, no módulo de teste é utilizado o conjunto de pesos treinados para a classificação dos padrões a serem testados. A avalição dos dados de classificação gerados pelo SCKEE foi realizada com base nos índices de desempenho obtidos através da análise dos resultados gerados por este. Concluiu-se que a função de ativação de vizinhança "Chapéu Mexicano", no tamanho de rede de 225 neurônios, obteve os melhores resultados para os índices de desempenho avaliados: Sensibilidade de 100%, Especificidade de 91%, Seletividade Positiva e Seletividade Negativa de 90% e 100%, respectivamente e Eficiência de 95%. Com a utilização de MAK com apenas uma rede neural artificial na camada de saída, foi possível a separação e classificação dos EE com resultados promissores, no qual pode-se atribuir os excelentes resultados alcançados, ao desenvolvimento de um software exclusivo para a classificação dos EE em sinais de EEG, o que pode confirmar a viabilidade da utilização do MAK para apoio ao diagnóstico.Abstract: This study proposes the feasibility of using of Self-Organized Map (SOM) for process of detection and classification of epileptiform events (EE) to support the diagnosis of epilepsy, and opted for the development of a prototype automated system using artificial intelligence techniques based on SOM. The proposed prototype system called Kohonen Classifier System for Events Epileptiform (KCSEE) was development with the goal obtaining a prototype software capable of performing signal processing quickly and automatically classify EE in signals of electroencephalogram (EEG) of long-term. The KCSEE consists of two modules (training and test), in which are used an input layer with 512 neurons and an output layer with 3 sizes different (100, 225 and 400 neurons) and four neighborhood activation functions (Discrete, Gaussian, "Mexican Hat" and "French Hat"), which its operation is given as follows, first, in the training module is made the separation of the classes of patterns presented to the system, generating a set of trained weights, in the test module is used the set of trained weights for classification of the patterns that will be tested. The evaluation of date of classification obtained by KCSEE was performed based on the performance indices obtained by analyzing of the results generated from this. Was concluded that the "Mexican Hat" neighborhood activation function, with network size of 225 neurons, obtained the best results for performance indices evaluated: Sensitivity 100%, Specificity 91%, Positive Selectivity and Negative Selectivity 90% and 100%, respectively, and Efficiency 95%. Using SOM with only an artificial neural network in the output layer, was possible the separation and classification of EE with promising results, which can attribute the good results to the development of an exclusive software for classification of EE in signals of EEG, which can confirm the feasibility of using SOM to support the diagnosis

    Recent Advances in Signal Processing

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    The signal processing task is a very critical issue in the majority of new technological inventions and challenges in a variety of applications in both science and engineering fields. Classical signal processing techniques have largely worked with mathematical models that are linear, local, stationary, and Gaussian. They have always favored closed-form tractability over real-world accuracy. These constraints were imposed by the lack of powerful computing tools. During the last few decades, signal processing theories, developments, and applications have matured rapidly and now include tools from many areas of mathematics, computer science, physics, and engineering. This book is targeted primarily toward both students and researchers who want to be exposed to a wide variety of signal processing techniques and algorithms. It includes 27 chapters that can be categorized into five different areas depending on the application at hand. These five categories are ordered to address image processing, speech processing, communication systems, time-series analysis, and educational packages respectively. The book has the advantage of providing a collection of applications that are completely independent and self-contained; thus, the interested reader can choose any chapter and skip to another without losing continuity

    Libro de actas. XXXV Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica

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    596 p.CASEIB2017 vuelve a ser el foro de referencia a nivel nacional para el intercambio científico de conocimiento, experiencias y promoción de la I D i en Ingeniería Biomédica. Un punto de encuentro de científicos, profesionales de la industria, ingenieros biomédicos y profesionales clínicos interesados en las últimas novedades en investigación, educación y aplicación industrial y clínica de la ingeniería biomédica. En la presente edición, más de 160 trabajos de alto nivel científico serán presentados en áreas relevantes de la ingeniería biomédica, tales como: procesado de señal e imagen, instrumentación biomédica, telemedicina, modelado de sistemas biomédicos, sistemas inteligentes y sensores, robótica, planificación y simulación quirúrgica, biofotónica y biomateriales. Cabe destacar las sesiones dedicadas a la competición por el Premio José María Ferrero Corral, y la sesión de competición de alumnos de Grado en Ingeniería biomédica, que persiguen fomentar la participación de jóvenes estudiantes e investigadores
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