Predicción de crisis epilépticas utilizando el coeficiente de correlación producto-momento de Pearson a partir de un clasificador lineal de la distribución Gaussiana generalizada
"Predecir una crisis epiléptica significa la capacidad de determinar de antemano el momento de una crisis con la mayor precisión posible. Un pronóstico correcto de un evento epiléptico en aplicaciones clínicas es un problema típico en procesamiento de senales biomédicas, lo cual ayuda a un d...
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I32-R138-123456789-19022022-12-07T13:06:15Z Predicción de crisis epilépticas utilizando el coeficiente de correlación producto-momento de Pearson a partir de un clasificador lineal de la distribución Gaussiana generalizada Quintero-Rincón, Antonio D'Giano, Carlos Risk, Marcelo EPILEPSIA ELECTROENCEFALOGRAFIA CORRELACION PREDICCIONES DISTRIBUCION PROCESAMIENTO DE SEÑALES "Predecir una crisis epiléptica significa la capacidad de determinar de antemano el momento de una crisis con la mayor precisión posible. Un pronóstico correcto de un evento epiléptico en aplicaciones clínicas es un problema típico en procesamiento de senales biomédicas, lo cual ayuda a un diagnóstico y tratamiento apropiado de esta enfermedad. En este trabajo, utilizamos el coeficiente de correlación producto-momento de Pearson a partir de las clases estimadas con un clasificador lineal, usando los parámetros de la distribución Gaussiana generalizada. Esto con el fin de poder pronosticar eventos con crisis y eventos con no-crisis en senales epilépticas. El desempeño en 36 eventos epilépticos de 9 pacientes muestra un buen rendimiento, con un 100% de efectividad para sensibilidad y especificidad superior al 83% para eventos con crisis en todos los ritmos cerebrales. El test de Pearson indica que todos los ritmos cerebrales están altamente correlacionados en los eventos con no-crisis, más no durante los eventos con crisis. Esto indica que nuestro modelo puede escalarse con el coeficiente de correlación producto-momento de Pearson para la detección de crisis en senales epilépticas." 2020-03-17T19:38:59Z 2020-03-17T19:38:59Z 2018 Artículos de Publicaciones Periódicas info:eu-repo/semantics/acceptedVersion 1853-0028 http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/1902 es info:eu-repo/grantAgreement/ITBA/ITBACyT/34/AR. Ciudad de Buenos Aires info:eu-repo/grantAgreement/FLENI/Protocolo/07/15/AR. Ciudad de Buenos Aires info:eu-repo/grantAgreement/ANID/STICAmSUD/CL. Santiago/DynBrain info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi.org/10.1016/j.neuarg.2018.06.004 application/pdf |
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cual ayuda a un diagnóstico y tratamiento apropiado de esta enfermedad. En este trabajo,
utilizamos el coeficiente de correlación producto-momento de Pearson a partir de las clases
estimadas con un clasificador lineal, usando los parámetros de la distribución Gaussiana
generalizada. Esto con el fin de poder pronosticar eventos con crisis y eventos con no-crisis en senales epilépticas. El desempeño en 36 eventos epilépticos de 9 pacientes muestra un
buen rendimiento, con un 100% de efectividad para sensibilidad y especificidad superior al
83% para eventos con crisis en todos los ritmos cerebrales. El test de Pearson indica que
todos los ritmos cerebrales están altamente correlacionados en los eventos con no-crisis,
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