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Maestr a en Tecnolog as de la Informaci n Trabajo de Tesis An lisis de la propagaci n de la se al parox stica en EEGs utilizando t cnicas de Data Mining ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Maestr


1
Maestría en Tecnologías de la Información
Trabajo de Tesis
Análisis de la propagación de la señal
paroxística en EEGs utilizando técnicas de Data
Mining sobre múltiples canales
Directora Dra. Alicia Mon
Integrantes E. Santiago, P. Valenti
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Agenda
  • Objetivo de la Tesis
  • Introducción a EEG y Epilepsia
  • Data Mining y la metodología sobre la que se basa
    la Tesis
  • Definición del problema
  • Procesamiento y análisis de los canales
  • Análisis de los resultados y Conclusiones
  • Trabajos futuros
  • Herramienta desarrollada

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Objetivo
  • Extender el trabajo realizado sobre detección
    automática de paroxismos en EEG utilizando
    técnicas de Data Mining analizando todos los
    canales, y aportando información del canal
    principal sobre el cual se propaga la señal
    paroxística.
  • Beneficios
  • Disminución considerable del tiempo de análisis
    por parte de los expertos
  • Facilitar a los expertos la detección de la
    topología de la crisis epiléptica

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Agenda
  • Objetivo de la Tesis
  • Introducción a EEG y Epilepsia
  • Data Mining y la metodología sobre la que se basa
    la Tesis
  • Definición del problema
  • Procesamiento y análisis de los canales
  • Análisis de los resultados y Conclusiones
  • Trabajos futuros
  • Herramienta desarrollada

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Introducción a EEG y Epilepsia
  • Definición de Epilepsia
  • ElectroEncefaloGrama (EEG)
  • EEG aplicado a la epilepsia
  • Paroxismos
  • Algunas definiciones

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Epilepsia
  • Afección neurológica crónica, recurrente y
    repetitiva, de fenómenos paroxísticos ocasionados
    por descargas de neuronas cerebrales de forma
    desordenada y excesiva

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Electroencefalograma (EEG)
Ejemplo de EEG
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EEG aplicado a la Epilepsia
  • Confirmación del diagnóstico clínico
  • Predicción de posibles recurrencias tras la
    disminución / supresión del tratamiento
    antiepiléptico
  • Tipo y etiología de las crisis
  • Detección de actividad Paroxística

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Paroxismos
Ciertos grafoelementos que se presentan en un
muy alto porcentaje en pacientes epilépticos,
denominados grafoelementos epileptiformes
Punta onda Onda aguda Polipuntas
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Alguna definiciones
  • Actividad de base es el registro de la actividad
    eléctrica cerebral en condiciones de reposo o
    durante el sueño espontáneo, también llamada
    señal de base.
  • Periodo Ictal El comienzo de la crisis o periodo
    ictal se define por el primer cambio eléctrico en
    el ritmo de base del EEG o alguna manifestación
    clínica que indica el inicio de la misma.
  • Período Interictal Los periodos interictales son
    aquellos entre ataques de epilepsia (crisis), que
    pueden contener actividad de base o actividad
    paroxística.

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Agenda
  • Objetivo de la Tesis
  • Introducción a EEG y Epilepsia
  • Data Mining y la metodología sobre la que se basa
    la Tesis
  • Definición del problema
  • Procesamiento y análisis de los canales
  • Análisis de los resultados y Conclusiones
  • Trabajos futuros
  • Herramienta desarrollada

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Data Mining
  • Data Mining o KDD es la extracción no trivial de
    información implícita, previamente desconocida y
    potencialmente útil de los datos
  • Búsqueda de relaciones y patrones globales
    existentes en una gran base de datos, pero que
    están ocultos a simple vista, debido a la gran
    cantidad de información almacenada

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Data Mining
  • Fases del proceso de DM
  • Selección de los datos
  • Preprocesamiento de la información
  • Data Mining
  • Validación del modelo generado

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Metodología sobre la que se basa la Tesis
  • Detección de señales paroxísticas (punta onda,
    ondas agudas y polipuntas) sobre un mono-canal de
    un EEG utilizando un algoritmos de clasificación
    de Data Mining.

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Metodología Paso 1
Los archivos de datos utilizados son señales EEG
de pacientes epilépticos asistidos en el Centro
de Epilepsia del Hospital Ramos Mejía de la
ciudad de Buenos Aires.
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Metodología Paso 2
17
Metodología Paso 3
  • Árboles de decisión J4.8
  • Naive Bayes

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Metodología Paso 4
  • Matriz de confusión
  • Cobertura de las marcas
  • Curvas ROC

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Metodología Validación contra expertos
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Agenda
  • Objetivo de la Tesis
  • Introducción a EEG y Epilepsia
  • Data Mining y la metodología sobre la que se basa
    la Tesis
  • Definición del problema
  • Procesamiento y análisis de los canales
  • Análisis de los resultados y Conclusiones
  • Trabajos futuros
  • Herramienta desarrollada

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Definición del problema
  • Necesidad
  • Detección de la zona del cerebro donde se origina
    la crisis en aquellos pacientes epilépticos
    candidatos a cirugía.
  • Problema
  • Los estudios que se realizan tienen una duración
    bastante prolongada, llegando en muchos casos a
    72 horas de grabación de señal EEG.
  • Esto hace muy tedioso y agotador el trabajo de
    los expertos para el análisis de los mismos.
  • Es fundamental en estos casos, poder confirmar
    que el foco está cercano a la lesión.

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Agenda
  • Objetivo de la Tesis
  • Introducción a EEG y Epilepsia
  • Data Mining y la metodología sobre la que se basa
    la Tesis
  • Definición del problema
  • Procesamiento y análisis de los canales
  • Análisis de los resultados y Conclusiones
  • Trabajos futuros
  • Herramienta desarrollada

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Procesamiento y análisis de los canales
Etapa 1
24
Procesamiento y análisis de los canales
Etapa 2
25
Procesamiento y análisis de los canales
  • Selección de los datos
  • Preprocesamiento de la información
  • Aplicación de los modelos de detección de
    paroxismos
  • Análisis de todos los canales

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Selección de los datos
  • Archivo de datos EEG
  • Archivos de detecciones

27
Selección de los datos
  • Modelos seleccionados

28
Preprocesamiento de la información
  • Windowing
  • Funciones de transformación
  • R2 y I2
  • sqr(R2 I2) y atan(I/R)

Hanning
Cuadrada
29
Preprocesamiento de la información
30
Aplicación de los modelos de detección de
paroxismos
Canal 0
Archivo preprocesado
Canal 1
Canal N-1
Modelo 1
Canal N
31
Agrupamiento de marcas
32
Casos a Procesar
33
Análisis de todos los canales
  • Detección del canal principal
  • Cálculo de la cobertura de las marcas
  • Gráfica de todos los canales

34
Detección del canal principal
35
Cálculo de la cobertura de las marcas
Cobertura del canal principal
36
Gráfica de todos los canales
37
Agenda
  • Objetivo de la Tesis
  • Introducción a EEG y Epilepsia
  • Data Mining y la metodología sobre la que se basa
    la Tesis
  • Definición del problema
  • Procesamiento y análisis de los canales
  • Análisis de los resultados y Conclusiones
  • Trabajos futuros
  • Herramienta desarrollada

38
Análisis de los resultados
39
Análisis de los resultados
40
Análisis de los resultados
Análisis de las relaciones entre canales
41
Análisis de los resultados
42
Análisis de los resultados
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Conclusiones
  • Se ratificó la detección automática de paroxismos
    en EEGs de pacientes epilépticos, utilizando
    técnicas de Data Mining.
  • Se pudo ratificar la existencia de una relación
    entre los canales, y determinar los grupos de
    canales asociados.
  • Se desarrolló una herramienta que permite la
    detección automática de paroxismos y asistir a
    los expertos para determinar la propagación de la
    señal desde el canal principal hacia los demás
    involucrados.

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Agenda
  • Objetivo de la Tesis
  • Introducción a EEG y Epilepsia
  • Data Mining y la metodología sobre la que se basa
    la Tesis
  • Definición del problema
  • Procesamiento y análisis de los canales
  • Análisis de los resultados y Conclusiones
  • Trabajos futuros
  • Herramienta desarrollada

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Trabajos futuros
  • Mejorar los modelos de detección, marcando los FP
    como señal de base y agregando los VP para
    aumentar la detección y mejorar la clasificación
  • Modificar la herramienta para permitir
    seleccionar rangos de tiempo abarcando todos los
    canales, agruparlos y exportarlos
  • Modificar la herramienta para eliminar un canal
    ruidoso del análisis

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Agenda
  • Objetivo de la Tesis
  • Introducción a EEG y Epilepsia
  • Data Mining y la metodología sobre la que se basa
    la Tesis
  • Definición del problema
  • Procesamiento y análisis de los canales
  • Análisis de los resultados y Conclusiones
  • Trabajos futuros
  • Herramienta desarrollada

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Preguntas
48
Archivo preprocesado
Declaración de los atributos o campos
Datos procesados
49
Archivo de marcas generadas
  • La primera columna representa el número de
    registro
  • La segunda columna representa la clasificación
    realizada por el modelo
  • La tercera columna representa la probabilidad
    del registro a pertenecer a la clase asignada
  • La cuarta columna representa la clasificación
    original

50
Archivo de detecciones
  • Los registros se agrupan de a pares,
    identificando una detección
  • La primera columna representa el número de
    muestra
  • La segunda columna representa la el canal donde
    se encuentra el paroxismo
  • La tercera columna representa un identificador
    de inicio (ISI) o fin (F) del paroxismo

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Herramienta desarrollada
52
Herramienta desarrollada
  • Configuración

53
Herramienta desarrollada
  • Selección del EEG a graficar

54
Herramienta desarrollada
  • Paroxismos detectados
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