Predicción de la fase pre-ictal de convulsiones en pacientes con epilepsia a partir de señales electroencefalográficas y electrocardiográficas

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dc.contributor.advisorDuarte González, Mario Enriquespa
dc.contributor.authorMartinez Saiz, John Jairospa
dc.date.accessioned2021-10-11T20:27:19Z
dc.date.available2021-10-11T20:27:19Z
dc.date.issued2021-06-08spa
dc.description.abstractSeizures are harmful to patients, who, without timely prediction, can lead to death. Therefore, having algorithms that indicate when an epileptic episode is going to occur provides security and action time to act. The present work focuses on the prediction of seizures in patients with epilepsy from electroencephalography (EEG) and Electrocardiography (ECG) signals. The study was carried out in patients who suffered seizures and Machine Learning algorithms were implemented for the prediction of the pre-ictal phase of seizures using the "Class Learner" tool from Matlab. For the development of the work, the CRISP-DM methodology was used, with which characteristics of 10 patients can be extracted in order to train different classification algorithms. The EEG and EKG signals were considered together and separately to show which of the two obtained better performance according to the metrics computed from the confusion matrix. It was shown that the best sensitivity was obtained when the characteristics extracted from the EEG and EKG were worked together.eng
dc.description.abstractLas convulsiones son perjudiciales para los pacientes, los cuales, sin la predicción oportuna, pueden llegar a la muerte. Por lo tanto, tener algoritmos que indiquen cuándo va a ocurrir un episodio epiléptico brinda seguridad y tiempo de acción para actuar. El presente trabajo, se enfoca en la predicción de convulsiones en pacientes con epilepsia a partir de señales de electroencefalografía (EEG) y Electrocardiografía (ECG). El estudio se realizó en pacientes que sufrieron convulsiones y se implementan algoritmos de Machine Learning para la predicción de la fase preictal de convulsiones usando la herramienta “classification learner” de Matlab. Para el desarrollo del trabajo, se utilizó la metodología CRISP-DM, con la cual se logró extraer características de 10 pacientes con la finalidad de entrenar diferentes algoritmos de clasificación. Se consideró las señales EEG y EKG en conjunto y por separado para mostrar cuál de las dos obtuvo un mejor rendimiento según las métricas computadas a partir de la matriz de confusión.Se mostró que la mejor sensibilidad fue obtenida cuando se trabajó con las características extraídas de las EEG y EKG en conjunto.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) Biomédico(a)spa
dc.description.notesPresencialspa
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dc.identifier.instnameinstname:Universidad Antonio Nariñospa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UANspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/spa
dc.identifier.urihttp://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/5015
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Antonio Nariñospa
dc.publisher.campusBogotá - Surspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédicaspa
dc.publisher.programIngeniería Biomédicaspa
dc.rightsAcceso abierto
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectMachine Learninges_ES
dc.subjectelectroencefalografíaes_ES
dc.subjectelectrocardiografíaes_ES
dc.subjectmetodología CRISP-DMes_ES
dc.subject.keywordMachine Learninges_ES
dc.subject.keywordelectroencephalographyes_ES
dc.subject.keywordelectrocardiographyes_ES
dc.subject.keywordCRISP-DM methodologyes_ES
dc.titlePredicción de la fase pre-ictal de convulsiones en pacientes con epilepsia a partir de señales electroencefalográficas y electrocardiográficases_ES
dc.typeTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)spa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
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