Titulo Estágio
Desenvolvimento de arquiteturas de redes neuronais dinâmicas para previsão de crises epiléticas
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
Laboratórios do Grupo de Computação Adaptativa do CISUC
Enquadramento
A previsão de crises epiléticas pode melhorar substancialmente a qualidade de vida de milhões de pessoas, e é um campo de investigação de informática médica muito ativo.
Usando sinais de vários canais de eletroencefalogramas (EEG) e de eletrocardiograma (ECG), constroem-se modelos de evolução do estado elétrico cerebral que podem prenunciar o surgimento próximo de uma crise. Sendo cada doente um caso particular, tem sido difícil encontrar preditores (classificadores) com desempenho suficiente para uso em meios clínicos, embora se tenham feito progressos significativos nomeadamente no projeto Europeu Epilepsiae coordenado pelo CISUC.
Objetivo
Nesta dissertação do MEI visa-se o desenvolvimento e teste de arquiteturas de redes neuronais dinâmicas (nomeadamente recorrentes), com memória interna, capazes de construírem um modelo de evolução dinâmica do estado cerebral facilmente adaptado a cada doente e com capacidade de funcionamento em tempo real. Alguns desenvolvimentos recentes, como o do “reservoir computing”, serão tomados como ponto de partida para a investigação.
[1] Lukoševičius, M., Jaeger, H., Reservoir computing approaches to recurrent neural network training, Computer Science Review, 3(3):27-149 (2009).
Plano de Trabalhos - Semestre 1
1. Estudo do problema e revisão do estado da arte
• Início: Setembro 2014
• Fim: November 2014
• Resultados esperados: um relatório sobre o estado da arte de previsão de crises epiléticas com redes neuronais e outras metodologias de inteligência computacional.
2. Implementação de redes neuronais de acordo com o paradigma RC
• Início: Outubro 2014
• Fim: Dezembro 2014
• Resultado esperado: uma aplicação (em Matlab) para o dimensionamento, treino e teste de redes neuronais dinâmicas para previsão de crises.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
2 (cont). Implementação de redes neuronais de acordo com o paradigma RC
• Início: Janeiro 2015
• Fim: Março 2015
• Resultado esperado: uma aplicação (em Matlab) para o dimensionamento, treino e teste de redes neuronais dinâmicas para previsão de crises.
3. Teste das arquiteturas nos doentes da Base de Dados Europeia de Epilepsia.
• Objectivo: Treinar e testar em pelo menos 100 doentes, incluindo em tempo real simulado..
• Início: Fevereiro 2015
• Fim: Junho 2015
• Resultado esperado: um relatório critic dos resultados obtidos.
4. Escrita da tese
• Início: Maio 2015
• Fim: Junho 2015
Condições
Os candidatos devem ter conhecimentos de Matlab e de computação neuronal.
Observações
O trabalho decorrerá nos Laboratórios do Grupo de Computação Adaptativa do CISUC, no DEI.
Este trabalho tem um conteúdo de investigação significativo, com elevado potencial de impacto na comunidade científica e clínica, nomeadamente expresso em patentes e publicações em conferências e revistas internacionais.
Co-Orientadores:
Professor Jorge Henriques
jh@dei.uc.pt
Professor António Dourado
dourado@dei.uc.pt.
Co-Orientação Clinica:
->Dr. Francisco Sales
Remuneração: Estágio não remunerado
Orientador
César Teixeira
cteixei@dei.uc.pt 📩