Titulo Estágio
Previsão de crises epilépticas baseada em metodologias adaptativas a variações de conceito (EPI-DRIFT)
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
DEI-FCTUC
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), constroem-se modelos da evolução do estado elétrico cerebral que podem prenunciar o surgimento próximo de uma crise. Sendo cada doente um caso particular e dado que para cada paciente o estado cerebral muda ao longo dos diferentes estados emocionais e fisiológicos, tem sido difícil encontrar preditores (classificadores) estáticos com desempenho suficiente para uso em meios clínicos.
Objetivo
Nesta dissertação visa-se o desenvolvimento de classificadores, baseados em técnicas de inteligência computacional, que sejam dinâmicos e que se adaptem aos diferentes estados emocionais e fisiológicos de um determinado paciente. A adaptação dos classificadores ao diferentes estados cerebrais deve ser conseguida usando a abordagem tolerante a “Concept-Drifts” (CDs). CD refere-se a um cenário de treino supervisionado onde a relação entrada/saída muda ao longo do tempo[1]. No caso da previsão de crises epilépticas podemos em primeira análise assumir que existem CDs de vários tipos, por exemplo recorrentes, incrementais, entre outros. O CD recorrente mais evidente será aquele que resulta do ciclo circadiano, i.e. variações noite/dia. Por outro lado, exemplos de CDs incrementais poderão ser aqueles relacionados com a degradação da medição do EEG, por exemplo devido a mau contacto. As metodologias a desenvolver nesta dissertação devem ser detentoras de mecanismos para detectar CDs e de se adaptarem a novas condições de operação. No que respeita à detecção de CDs, deve-se ter especial atenção a técnicas robustas que distingam situações de ruído e outliers, do que realmente são mudanças das condições de operação.
[1] Gama, J., Zliobaite, I., Bifet, A., Pechenizkiy, M., and Bouchachia, A. 2013. A Survey on Concept Drift Adaptation. ACM Comput. Surv. 1, 1, Article 1 (January 2013), 35 pages. DOI = 10.1145/0000000.0000000 http://doi.acm.org/10.1145/0000000.0000000
Plano de Trabalhos - Semestre 1
1. Estudo do problema e revisão do estado da arte
• Início: Setembro 2014
• Fim: Novembro 2014
• Resultados esperados: um relatório sobre o estado da arte: previsão de crises epiléticas e técnicas de adaptação tolerantes a CDs
2. Estudo e implementação de técnicas para detecção de CDs e adaptação online de classificadores
• Início: Outubro 2014
• Fim: Março 2015
• Resultado esperado: Um relatório descrevendo os possíveis CDs que podem ocorrer no problema em causa, e uma aplicação (em Matlab) para detecção de CDs, e para adaptação de classificadores baseados em técnicas de inteligência computacional.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
2. Estudo e implementação de técnicas para detecção de CDs e adaptação online de classificadores
• Início: Outubro 2014
• Fim: Março 2015
• Resultado esperado: Um relatório descrevendo os possíveis CDs que podem ocorrer no problema em causa, e uma aplicação (em Matlab) para detecção de CDs, e para adaptação de classificadores baseados em técnicas de inteligência computacional.
3. Teste das metodologias desenvolvidas na base de dados EPILEPSIAE.
• Início: Fevereiro 2015
• Fim: Junho 2015
• Resultado esperado: um relatório critico dos resultados obtidos envolvendo o mínimo de 100 pacientes.
4. Escrita da tese
• Início: Maio 2015
• Fim: Junho 2015
Condições
O trabalho decorrerá nos Laboratórios do Grupo de Computação Adaptativa do CISUC, no DEI que dispões de todos os dados e da plataforma computacional adequada para o estágio.
Observações
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. Os candidatos devem ter conhecimentos de Matlab e técnicas de reconhecimento de padrões.
Orientador
César Alexandre Domingues Teixeira
cteixei@dei.uc.pt 📩