Resumen

Este artículo presenta un método de predicción de ataques epilépticos específico para cada paciente que se basa en la extracción de características basadas en el patrón espacial común (CSP) de las señales del electroencefalograma del cuero cabelludo (sEEG). Las señales de EEG multicanal se trazan y segmentan en segmentos superpuestos para los intervalos preictales e interictales. Las características extraídas mediante el CSP se utilizan para entrenar un clasificador de análisis discriminante lineal, que luego se emplea en la fase de prueba. En los experimentos se adopta una estrategia de validación cruzada "leave-one-out". Los resultados experimentales para la predicción de convulsiones obtenidos a partir de los registros de 24 pacientes de la base de datos del CHB-MIT revelan que el predictor propuesto puede alcanzar una sensibilidad media de 0,89, una tasa media de predicción falsa de 0,39 y un tiempo medio de predicción de 68,71 minutos utilizando un horizonte de predicción de 120 minutos.

• Materias:Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Fisiología vegetal
• Subjects:Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Plant physiology
• Palabras claves:clasificador de análisis discriminante, tiempo medio de predicción, extracción de características basadas, métodos de predicción de convulsiones, tasa de falsa predicción, señal eeg multicanal, extracción del cuero cabelludo, electroencefalograma del cuero cabelludo, sensibilidad media, predicción de convulsiones
• Keywords:discriminant analysis classifier, average prediction time, based features extraction, seizure predication methods, false prediction rate, multichannel eeg signal, extraction of scalp, scalp electroencephalogram, average sensitivity, seizure prediction