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Title: Classification of people who suffer schizophrenia and healthy people by EEG signals using Deep Learning
Advisor(s): Lopez Del Alamo, Cristian Jose
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
Issue Date: 2020
Institution: Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
Abstract: Más de 21 millones de personas en todo el mundo sufren de esquizofrenia. Este grave trastorno mental expone a las personas a estigmatización, discriminación y la violación de sus derechos humanos. Diferentes trabajos sobre clasificación y diagnóstico de enfermedades mentales usan señales de electroencefalograma (EEG), ya que refleja el funcionamiento del cerebro y cómo estas enfermedades lo afectan. Debido a la información proporcionada por las señales de EEG y el rendimiento demostrado por los algoritmos de Aprendizaje Profundo, el presente trabajo propone un modelo para la clasificación de personas esquizofrénicas y personas saludables a través de señales EEG utilizando métodos de Aprendizaje Profundo. Teniendo en cuenta las propiedades de un EEG, de alta dimensión y multicanal, aplicamos el coeficiente de correlación de Pearson (PCC) para representar las relaciones entre los canales, de esta manera, en lugar de utilizar la gran cantidad de datos que proporciona un EEG, utilizamos una matriz más corta como entrada de una red neuronal convolucional (CNN). Finalmente, los resultados demostraron que el modelo de clasificación basado en EEG propuesto logró una precisión, especificidad y sensibilidad del 90%, 90% y 90%, respectivamente.
Discipline: Ingeniería de Sistemas
Grade or title grantor: Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Facultad de Ingeniería de Producción y Servicios
Grade or title: Ingeniero de Sistemas
Juror: López Del Álamo, Cristian José; Corrales Delgado, Carlo Jose Luis; Bedregal Alpaca, Norka Norali
Register date: 16-Jul-2021; 16-Jul-2021



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