Διερεύνηση διάκρισης προκλητών, μέσω διακρανιακού μαγνητικού ερεθισμού, και αυθορμήτων επιληπτικών εκφορτίσεων με χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης
Creators: name: Κωνσταντίνου Γεώργιος Κωστάκη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Μηχανική μάθηση
Επιληπτική εκφόρτιση
Ηλεκτροεγκεφαλογράφημα
Machine learning
Epileptiform discharge
Electroencephalogram

description: Η επιληψία είναι μια διαρκής προδιάθεση του εγκεφάλου να προκαλέσει επιληπτικές κρίσεις, με νευροβιολογικές, γνωστικές, ψυχολογικές και κοινωνικές συνέπειες. Πρόκειται για μια εγκεφαλική διαταραχή, η οποία παρατηρείται παγκοσμίως σε όλες τις ηλικίες, ανεξαρτήτως καταγωγής, φύλου, κοινωνικής και οικονομικής κατάστασης. Πάνω από 65 εκατομμύρια άνθρωποι έχουν επιληψία παγκοσμίως, ενώ στην Ελλάδα αυτός ο αριθμός ανέρχεται στους 86.700 ασθενείς. Οι επιληπτικές εκφορτίσεις είναι αρκετά σημαντικές, διότι μπορούν να χρησιμεύσουν ως προοίμιο για την εκδήλωση επιληπτικής κρίσης, και κατ’επέκταση, για την επιληψία. Διακρίνονται σε προκλητά, από διακρανικό μαγνητικό ερεθισμό (transcranial magnetic stimulation, TMS), και αυθόρμητα. Σκοπός της παρούσης διπλωματικής εργασίας είναι η διερεύνηση του αν προκαλούνται με τον ίδιο μηχανισμό, δηλαδή αν προκαλείται ίδιου τύπου επιληπτική εκφόρτιση και στις δύο περιπτώσεις. Για τον σκοπό αυτό, επιστρατεύονται μέθοδοι μηχανικής μάθησης για την ταξινόμηση περιστατικών στις δύο κατηγορίες. Η έρευνα της παρούσας εργασίας ξεκινά με την εκτενή ανάλυση και προεπεξεργασία του συνόλου δεδομένων. Ως δεδομένα εκπαίδευσης χρησιμοποιούνται διάφορα χαρακτηριστικά που εξάγονται από τα σήματα των καναλιών. Έπειτα, λαμβάνει χώρα η διαδικασία επιλογής χαρακτηριστικών, για τη μείωση της διαστασιμότητας. Στη συνέχεια εκπαιδεύονται τρία μοντέλα μηχανικής μάθησης και αξιολογείται η ακρίβειά τους καθώς και η στατιστική σημαντικότητα τους μέσω ελέγχων αντιμετάθεσης (permutation tests). Σύμφωνα με τα αποτελέσματα, το καλύτερο μοντέλο είναι το kNN, με πολύ καλή επίδοση, αλλά οι μέθοδοι στα δεδομένα επαναδειγματοληψίας κυμαίνονται σε ίδια και καλύτερη απόδοση, το οποίο ενδέχεται να σημαίνει ότι το dataset είναι πολύ μικρό για να εξαχθούν αξιόπιστα συμπεράσματα. Στο δεύτερο στάδιο, εξερευνάται η δημιουργία μοντέλων με βάση τη μονοκάναλη ανάλυση, όπου χρησιμοποιούνται χαρακτηριστικά ενός καναλιού μόνο τη φορά. Ωστόσο, τα αποτελέσματα δεν είναι καθόλου ενθαρρυντικά, καθώς έχουν παρόμοια επίδοση με την τυχαία επιλογή.
description: Epilepsy is a persistent predisposition of the brain to induce epileptic seizures, with neurobiological, cognitive, psychological and social consequences. It is a brain disorder, which is observed worldwide in all ages, regardless of origin, gender, social and economic status. More than 65 million people worldwide suffer from epilepsy, while in Greece the number is 86,700 patients. Epileptic discharges are quite significant because they can serve as a precursor to the occurrence of an epileptic seizure, and by implication, epilepsy itself. They can be distinguished between provoked, by TMS, and spontaneous. The purpose of this thesis is to investigate whether they are induced by the same mechanism, i.e. whether the same type of epileptic discharge is induced in both cases. In particular, machine learning techniques are employed in order to classify cases in the two categories. The research of this thesis begins with an extensive analysis and preprocessing of the dataset. Various features extracted from the channel signals are used as training data. Next follows the feature selection process, to reduce the dimensionality. Then three machine learning models are trained and their accuracy as well as their statistical significance are evaluated through permutation tests. Based on the obtained results, the kNN is the best model, with an impressive score, but the permutation tests range also from equal to better performance, which may indicate that the dataset is too small to draw reliable conclusions. In the second stage, model building based on single-channel analysis is explored, where features of only one channel are used at a time. However, the results are far from encouraging, as they perform similarly to random selection.