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Un approccio alla valutazione dei dataset EEG per l'analisi dei dati del sonno (in Italian)
Arora, Heena
Synopsis "Un approccio alla valutazione dei dataset EEG per l'analisi dei dati del sonno (in Italian)"
La bioinformatica diventa oggi più popolare in quanto combina i problemi medici con il settore tecnico dell'informatica per identificare o rilevare i disturbi medici nel corpo umano. Questo campo è prezioso sia per i medici che per gli sviluppatori di software. Per identificare i disturbi cerebrali come l'epilessia e le parasonnie nei pazienti, i dati EEG vengono recuperati dalla fonte di dati physionet, dove sono disponibili numerosi set di dati per i ricercatori. L'analisi di questo set di dati viene effettuata con polyman, utilizzato come libreria di plottaggio e strumento di trasformazione per trasformare il formato dei dati EDF in formato ASCII. Lo strumento aiuta anche a identificare i diversi parametri utili per le previsioni relative ai disturbi cerebrali. In questo lavoro, è stato sviluppato e implementato un algoritmo migliorato di regressione vettoriale di supporto (SVR) utilizzando un linguaggio di programmazione avanzato come Python e confrontandolo con l'algoritmo classico della macchina vettoriale di supporto (SVM). I risultati mostrano prestazioni migliori di SVR rispetto a SVM sia in termini di complessità che di tempo di esecuzione.
