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Titre: La DÉTÉCTION PRÉCOCE D’ÉPILEPSIE.
Auteur(s): Abdelouahed, Saadia
Bourdji, Fatima
Mots-clés: Epilepsie, électroencephalogramme, entropie, crise, bispectre.
bicohérence, ANOVA, classification, classifieur AD.
Date de publication: 24-mai-2016
Editeur: University of Tlemcen
Résumé: Le signal électroencéphalogramme (EEG) représente l’activité électrique du cerveau. C’est un outil très important dans le diagnostic des maladies neurologiques, en particulier dans le cas d’épilepsie. Dans ce mémoire, nous avons considéré un signal EEG réel qui représente des cas normaux, pré-ictaux, et des cas épileptiques, auquel nous avons utilisé l’analyse bispectrale afin d’extraire quelques paramètres importants et qui nous permet de faire la distinction entre ces différents cas, et nous donnent des informations sur le degré de couplage entre les différentes fréquences. Les résultats obtenus sont très satisfaisants et montrent une prédominance des ondes delta dans les cas pré-ictaux indiquant que la crise se déclenche pendant le sommeil profond, et une prédominance des ondes delta, thêta et bêta pendant la crise indiquant une perte de conscience avec des convulsions. L’entropie bispectrale, l’entropie de phase, l’amplitude moyenne de bispectre, et le centre pondéré du bispectre ont été déterminés et utilisés comme des attributs pour un classifieur de l’arbre de décision(AD) afin d’évaluer la méthode proposée.
URI/URL: http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/10759
Collection(s) :Master en Génie Biomedical

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