Classification de la crise épileptique par réseau de neurones (LVQ) et ACP.

Abstract

L'épilepsie est une maladie qui est caractérisée par un disfonctionnement brusque et périodique au niveau du cerveau. Le signal électroencéphalogramme (EEG) est largement utilisé en étude clinique des troubles du cerveau. Pour cela, nous avons utilisé dans ce travail une combinaison entre trois approches: la transformation en ondelettes discrète (TOD) afin d'en extraire des paramètres statistiques sur lesquels nous avons appliqué l'analyse en composantes principales (ACP) et enfin un réseau de neurones artificiel compétitif supervisé LVQ a été appliqué comme un outil de classification du syndrome épileptique. Les performances des méthodes proposées ont été étudiées en utilisant une base de données publique. L'évaluation de ces performances est basée sur la sensibilité (se), la spécificité (sp), et le taux de classification correcte (tc). Les résultats obtenus sont très satisfaisants.