Resumen

El aprendizaje automtico es un campo de investigacin en expansin. Su principal aplicacin se encuentra en el campo de la medicina y, en concreto, en la deteccin de la epilepsia y los ataques epilpticos a travs de seales electroencefalogrficas (EEG). Su objetivo es disear un marco inteligente que permita un diagnstico inmediato de esta enfermedad sin necesidad de consulta neurolgica y salvar as la vida de los pacientes epilpticos al detectar los ataques y avisarles antes de que se produzcan. Sin embargo, al tratarse de una aplicacin en tiempo real, este tipo de marco se enfrenta a varios retos como la precisin, la rapidez de respuesta y el uso ptimo de la memoria. En este contexto se enmarca nuestro trabajo. Proponemos un nuevo marco de aprendizaje automtico basado en las teoras del caos y los fractales. En este trabajo se presentan dos novedades principales. En primer lugar, proponemos un nuevo mtodo para el preprocesamiento de seales, y reconstruimos nuevas versiones de seales EEG estudiadas utilizando la determinacin de derivadas y la inyeccin catica. En segundo lugar, sugerimos un nuevo mtodo para el anlisis fractal utilizando la dimensin fractal de Higuchi (HFD). De hecho, las HFD extradas de las derivadas del EEG conducen a la deteccin de epilepsia, mientras que las HFD extradas del EEG con una inyeccin de seal catica conducen a la deteccin de convulsiones. Adems, la fusin de caractersticas ayud a linealizar todos los problemas de clasificacin. Un estudio experimental realizado con la base de datos de EEG de Bonn demuestra la eficacia de nuestras contribuciones en comparacin con las investigaciones publicadas. Se alcanz una precisin del 100% en diferentes casos de clasificacin utilizando pocas caractersticas y un clasificador lineal simple.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:aprendizaje automático; campo médico; epilepsia; señales electroencefalográficas; teorías del caos y fractales; detección de convulsiones.
• Keywords:machine learning; medical field; epilepsy; electroencephalographic signals; chaos and fractal theories; seizure detection