Séries Temporelles Multivariées (EEG) : Prédiction des crises d’épilepsie

Abstract

L’app􀆌e􀅶tissage p􀆌ofo􀅶d a 􀆌􀄠􀇀olutio􀅶􀅶􀄠 de 􀅶o􀅵􀄏􀆌eu􀇆 do􀅵ai􀅶es, 􀇇 􀄐o􀅵p􀆌is le do􀅵ai􀅶e 􀅵􀄠di􀄐al. T􀆌adiio􀅶􀅶elle􀅵e􀅶t, l’a􀅶al􀇇se des sig􀅶au􀇆 EEG pou􀆌 d􀄠te􀄐te􀆌 les 􀄐􀆌ises d’􀄠pilepsie 􀅶􀄠􀄐essitait u􀅶e i􀅶spe􀄐io􀅶 􀇀isuelle lo􀅶gue et 􀄠puisa􀅶te pa􀆌 u􀅶 e􀇆pe􀆌t. Cepe􀅶da􀅶t, a􀇀e􀄐 l’a􀇀􀄟􀅶e􀅵e􀅶t du DL, 􀄐es tâ􀄐hes peu􀇀e􀅶t d􀄠so􀆌􀅵ais 􀄡t􀆌e auto􀅵ais􀄠es et opi􀅵is􀄠es. Cete 􀆌e􀄐he􀆌􀄐he 􀇀ise à d􀄠􀇀eloppe􀆌 u􀅶 􀅵od􀄟le 􀄐o􀅵􀄏i􀅶a􀅶t les CNN et LSTM pou􀆌 la p􀆌􀄠di􀄐io􀅶 des 􀄐􀆌ises d’􀄠pilepsie. Le 􀅵od􀄟le uilise des 􀄐ou􀄐hes 􀄐o􀅶􀇀oluio􀅶􀅶elles pou􀆌 e􀇆t􀆌ai􀆌e des 􀄐a􀆌a􀄐t􀄠􀆌isi􀆋ues spaiales des sig􀅶au􀇆 EEG, sui􀇀ies de 􀄐ou􀄐hes LSTM pou􀆌 􀄐aptu􀆌e􀆌 les d􀄠pe􀅶da􀅶􀄐es te􀅵po􀆌elles. Cela pe􀆌􀅵et d’a􀅵􀄠lio􀆌e􀆌 la p􀆌􀄠􀄐isio􀅶 de la p􀆌􀄠di􀄐io􀅶 des 􀄐􀆌ises, of􀆌a􀅶t ai􀅶si des do􀅶􀅶􀄠es d􀄠taill􀄠es et ia􀄏les au􀇆 􀄐li􀅶i􀄐ie􀅶s pou􀆌 le t􀆌aite􀅵e􀅶t de l’􀄠pilepsie. Les 􀆌􀄠sultats de 􀄐ete 􀄠tude 􀅵o􀅶t􀆌e􀅶t 􀆋ue, 􀅵􀄡􀅵e s’il est e􀅶􀄐o􀆌e possi􀄏le d’a􀅵􀄠lio􀆌e􀆌 le 􀅵od􀄟le CNN-LSTM, 􀄐elui-􀄐i 􀅵o􀅶t􀆌e d􀄠jà u􀅶e p􀆌og􀆌essio􀅶 sig􀅶ii􀄐ai􀇀e et u􀅶e p􀆌􀄠􀄐isio􀅶 saisfaisa􀅶te selo􀅶 les 􀅵􀄠t􀆌i􀆋ues uilis􀄠es, su􀆌passa􀅶t les 􀅵􀄠thodes t􀆌adiio􀅶􀅶elles. Cela 􀅵et e􀅶 􀄠􀇀ide􀅶􀄐e le pote􀅶iel des te􀄐h􀅶i􀆋ues d’app􀆌e􀅶issage p􀆌ofo􀅶d pou􀆌 la p􀆌􀄠di􀄐io􀅶 p􀆌􀄠􀄐o􀄐e des 􀄐􀆌ises d’􀄠pilepsie et l’a􀅵􀄠lio􀆌aio􀅶 des s􀇇st􀄟􀅵es de su􀆌􀇀eilla􀅶􀄐e et d’ale􀆌te pou􀆌 les paie􀅶ts 􀄠pilepi􀆋ues