Un enfoque hacia la evaluación del conjunto de datos EEG para el análisis de los datos del sueño
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La bioinformática es cada vez más popular porque combina los problemas médicos con el campo técnico de la informática para identificar o detectar trastornos médicos en el cuerpo humano. Este campo es valioso tanto para los médicos como para los desarrolladores de software. Para identificar trastornos cerebrales como la epilepsia o las parasomnias en los pacientes, los datos del EEG se obtienen de la fuente de datos physionet, que pone a disposición de los investigadores numerosos conjuntos de datos. El análisis de este conjunto de datos se realiza mediante polyman, que se utiliza como...
La bioinformática es cada vez más popular porque combina los problemas médicos con el campo técnico de la informática para identificar o detectar trastornos médicos en el cuerpo humano. Este campo es valioso tanto para los médicos como para los desarrolladores de software. Para identificar trastornos cerebrales como la epilepsia o las parasomnias en los pacientes, los datos del EEG se obtienen de la fuente de datos physionet, que pone a disposición de los investigadores numerosos conjuntos de datos. El análisis de este conjunto de datos se realiza mediante polyman, que se utiliza como biblioteca de trazado y herramienta de transformación para transformar el formato de datos EDF en formato de datos ASCII. La herramienta también ayuda a identificar los diferentes parámetros que son útiles para las predicciones relacionadas con los trastornos cerebrales. En este trabajo, se ha desarrollado e implementado un algoritmo mejorado de regresión de vectores de soporte (SVR) utilizando el lenguaje de programación python avanzado y se ha comparado con el algoritmo clásico de máquina de vectores de soporte (SVM). Los resultados muestran un mejor rendimiento de SVR que SVM en términos de complejidad y tiempo de ejecución.
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