Revista de Engenharia da Computação e Tecnologia da Informação

Dissimilaridade de características invariantes ao grafo da análise do espaço de fase EEG

Patrick Luckett, J Todd McDonald e Lee M Hively

Os dados do eletroencefalograma (EEG) têm sido utilizados numa variedade de técnicas de análise de séries temporais lineares e não lineares para prever crises epilépticas. Examinamos as medidas de dissimilaridade do espaço de fase para o aviso prévio de eventos convulsivos com base na incorporação de atraso de tempo e na recriação do espaço de estados da dinâmica cerebral subjacente.
Dados novos estados que formam nós gráficos e ligações dinâmicas entre estados que formam arestas gráficas, utilizamos a dissimilaridade gráfica para detetar mudanças de fase dinâmicas que indicam o início de eventos epilépticos. Neste artigo, reportamos tendências e características observadas de grafos com base em dados de eventos e não eventos de observações de EEG humano, e estendemos trabalhos anteriores focados na dissimilaridade de nós e ligações, analisando também outras propriedades de grafos. A nossa análise inclui propriedades medidas e características de dissimilaridade que influenciam a precisão da previsão de aviso prévio.