Διερεύνηση διεγερσιμότητας εγκεφάλου πριν τον διακρανιακό μαγνητικό ερεθισμό που οδηγεί σε επιληπτική εκφόρτιση
Creators: name: Κρασανάκης, Εμμανουήλ Βασιλείου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Διακρανιακός Μαγνητικός Ερεθισμός
Επιληπτικές Εκφορτίσεις
Μοντέλα Ταξινόμησης
Transcranial Magnetic Stimulation
Epileptiform Discharges
Classification Models

description: Οι επιληπτικές εκφορτίσεις αποτελούν σημαντικό κομμάτι στην ανάλυση της επιληψίας ως πάθηση και η πρόβλεψη της εμφάνισής τους μπορεί να οδηγήσει στην βελτίωση της ζωής των ασθενών. Η παρούσα εργασία επικεντρώνεται στην ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιούν δεδομένα από τις καταγραφές ηλεκτροεγκεφαλογραφημάτων. Κάθε ασθενής υφίσταται διακρανιακό μαγνητικό ερεθισμό μέσω παλμών ανά τακτά χρονικά διαστήματα και μέσω του ηλεκτροεγκεφαλογραφήματος καταγράφεται η «απόκριση» του στον ερεθισμό. Τα μοντέλα ταξινόμησης καλούνται να προβλέψουν αν θα ακολουθήσει κάποια επιληπτική εκφόρτιση βασιζόμενα αμιγώς στο χρονικό παράθυρο που προηγείται. Τα μεγέθη των χρονικών παραθύρων ποικίλλουν (0.5, 1, 2 δευτερόλεπτα) και επηρεάζουν τα εξαγόμενα χαρακτηριστικά καθώς ορισμένα χαρακτηριστικά απαιτούν μεγαλύτερη χρονική διάρκεια καταγραφής για να είναι η εκτίμησή τους αξιόπιστη. Τα εξαγόμενα χαρακτηριστικά είναι τόσο μονοκαναλικά όσο και πολυκαναλικά, ενώ ορίζονται στο πεδίο (domain) του χρόνου, της συχνότητας και κάποια στο από κοινού πεδίο χρόνου – συχνότητας μέσω του μετασχηματισμού Wavelet. Εξαιτίας του μεγάλου πλήθους των εξαγόμενων μονοκαναλικών και πολυκαναλικών χαρακτηριστικών, κρίνεται απαραίτητο να πραγματοποιηθεί η επιλογή ενός μικρού υποσυνόλου από αυτά. Η επιλογή των χαρακτηριστικών πραγματοποιείται με τη χρήση των αλγορίθμων Support Vector Machine Recursive Feature Elimination (SVM-RFE) και Minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR). Για κάθε συνδυασμό χρονικού παραθύρου και αλγορίθμου επιλογής χαρακτηριστικών, δημιουργούνται πέντε μοντέλα μηχανικής μάθησης τα οποία είναι τα: SVM με τρεις τύπους πυρήνων (Γραμμικός, Πολυωνυμικός, RBF), Random forest και kNN. Συνολικά δηλαδή δημιουργούνται 30 μοντέλα τα οποία εκπαιδεύονται και μέσω της διαδικασίας του 5-fold cross validation επιλέγονται οι καλύτερες υπερπαράμετροι που συνοδεύουν κάθε μοντέλο. Τέλος, κατά την διαδικασία της αξιολόγησης χρησιμοποιούνται βασικές μετρικές όπως τα Accuracy, Precision, Recall και F1-score ώστε να υπάρχει μια συνολική εποπτεία των επιδόσεων και συγκριτικά να βρεθούν να καλύτερα από αυτά.
description: Epileptiform discharges are an important part of the analysis of epilepsy as a condition and predicting their occurrence can lead to improving the lives of patients. This paper focuses on the development of machine learning models using data from electroencephalogram recordings. Each patient is subjected to transcranial magnetic stimulation via pulses at regular intervals and through the electroencephalogram the patient's "response" to the stimulation is recorded. Classification models are employed to predict whether an epileptic discharge will follow based purely on the preceding time window. The sizes of the time windows vary (0.5, 1, 2 seconds) and affect the extracted features as some features require longer recording times for their estimation to be reliable. The extracted features are both single-channel and multichannel and are defined in the time domain, frequency domain and some in the joint time-frequency domain through the wavelet transform. Due to the large number of extracted single-channel and multichannel features, it is necessary to carry out the selection of a small subset of them. Feature selection is performed using the Support Vector Machine Recursive Feature Elimination (SVM-RFE) and Minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR) algorithms. For each combination of time window and feature selection algorithm, five machine learning models are generated which are SVM with three types of kernels (Linear, Multinomial, RBF), Random forest and kNN. That is, a total of 30 models are created which are trained and through the process of 5-fold cross validation the best hyperparameters accompanying each model are selected. Finally, during the evaluation process, key metrics such as Accuracy, Precision, Recall and F1-score are used to have an overall overview of the performance and comparatively find the best of them.