Detecção precoce das doenças de Alzheimer e Parkinson através de parâmetros não-lineares multibanda de sinais EEG

Gabriel Silva; Marco Alves; Bruno C. Bispo; Pedro M. Rodrigues

doi:10.14209/SBRT.2020.1570641727

Detecção precoce das doenças de Alzheimer e Parkinson através de parâmetros não-lineares multibanda de sinais EEG

Gabriel Silva
, Marco Alves
, Bruno C. Bispo
, Pedro M. Rodrigues

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Abstract

This work aims to detect Alzheimer’s and Parkinson’s diseases at early stage through non-linear multiband para-meters of EEG signals. For each pair of study groups, parameters selection was performed through genetic algorithm. The selected parameters are used as input for classifiers with leave-one-outcross-validation. Classification accuracies of 100% are achieved, in at least one sub band, for 3 pairs of study groups while90.60% is achieved for the Control vs Alzheimer/Parkinson pair. The delta sub band showed, in general, the greatest significant differences between the groups.

Original language	Portuguese
Number of pages	5
DOIs	https://doi.org/10.14209/SBRT.2020.1570641727
Publication status	Published - Nov 2020
Event	XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais - Florianópolis, Brazil Duration: 22 Nov 2020 → 25 Nov 2020 https://biblioteca.sbrt.org.br/events/13

Conference

Conference	XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais
Country/Territory	Brazil
City	Florianópolis
Period	22/11/20 → 25/11/20
Internet address	https://biblioteca.sbrt.org.br/events/13

Keywords

Early detection
Alzheimer
Parkinson
EEG
Nonlinear analysis
Wavelet

Access to Document

10.14209/SBRT.2020.1570641727Licence: Unspecified

28390771Final published version, 742 KBLicence: Unspecified

http://hdl.handle.net/10400.14/32647Licence: Unspecified

Cite this

@conference{3e2357c685a5467ca733ba1c46bd809c,

title = "Detec{\c c}{\~a}o precoce das doen{\c c}as de Alzheimer e Parkinson atrav{\'e}s de par{\^a}metros n{\~a}o-lineares multibanda de sinais EEG",

abstract = "Este trabalho tem como objetivo a detec{\c c}{\~a}o precoce das doen{\c c}as de Alzheimer e Parkinson atrav{\'e}s de par{\^a}metros n{\~a}o-lineares multibanda de sinais EEG. Para cada par de grupos de estudo, uma sele{\c c}{\~a}o dos par{\^a}metros {\'e} realizada atrav{\'e}s de algoritmo gen{\'e}tico. Os par{\^a}metros selecionados s{\~a}o utilizados como entrada para classificadores com valida{\c c}{\~a}o cruza da leave-one-out. Acur{\'a}cias de classifica{\c c}{\~a}o de 100\% s{\~a}o obtidas, empelo menos uma sub-banda, para 3 pares de grupos de estudo enquanto 90,60\% {\'e} alcan{\c c}ado para o par Controle vs Alzhei-mer/Parkinson. A sub-banda delta foi a que, em geral, apresentou maiores diferen{\c c}as significativas entre os grupos.",

keywords = "Early detection, Alzheimer, Parkinson, EEG, Nonlinear analysis, Wavelet, Detec{\c c}{\~a}o precoce, Alzheimer, Parkinson, EEG, An{\'a}lise n{\~a}o-linear, Wavelet",

author = "Gabriel Silva and Marco Alves and Bispo, \{Bruno C.\} and Rodrigues, \{Pedro M.\}",

year = "2020",

month = nov,

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TY - CONF

T1 - Detecção precoce das doenças de Alzheimer e Parkinson através de parâmetros não-lineares multibanda de sinais EEG

AU - Silva, Gabriel

AU - Alves, Marco

AU - Bispo, Bruno C.

AU - Rodrigues, Pedro M.

PY - 2020/11

Y1 - 2020/11

N2 - Este trabalho tem como objetivo a detecção precoce das doenças de Alzheimer e Parkinson através de parâmetros não-lineares multibanda de sinais EEG. Para cada par de grupos de estudo, uma seleção dos parâmetros é realizada através de algoritmo genético. Os parâmetros selecionados são utilizados como entrada para classificadores com validação cruza da leave-one-out. Acurácias de classificação de 100% são obtidas, empelo menos uma sub-banda, para 3 pares de grupos de estudo enquanto 90,60% é alcançado para o par Controle vs Alzhei-mer/Parkinson. A sub-banda delta foi a que, em geral, apresentou maiores diferenças significativas entre os grupos.

AB - Este trabalho tem como objetivo a detecção precoce das doenças de Alzheimer e Parkinson através de parâmetros não-lineares multibanda de sinais EEG. Para cada par de grupos de estudo, uma seleção dos parâmetros é realizada através de algoritmo genético. Os parâmetros selecionados são utilizados como entrada para classificadores com validação cruza da leave-one-out. Acurácias de classificação de 100% são obtidas, empelo menos uma sub-banda, para 3 pares de grupos de estudo enquanto 90,60% é alcançado para o par Controle vs Alzhei-mer/Parkinson. A sub-banda delta foi a que, em geral, apresentou maiores diferenças significativas entre os grupos.

KW - Early detection

KW - Alzheimer

KW - Parkinson

KW - EEG

KW - Nonlinear analysis

KW - Wavelet

KW - Detecção precoce

KW - Alzheimer

KW - Parkinson

KW - EEG

KW - Análise não-linear

KW - Wavelet

U2 - 10.14209/SBRT.2020.1570641727

DO - 10.14209/SBRT.2020.1570641727

M3 - Paper

T2 - XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais

Y2 - 22 November 2020 through 25 November 2020

ER -