Unsupervised learning: application to epilepsy

Gabriel Mauricio Martínez Toro; Dewar Willmer Rico Bautista; Efrén Romero Riaño; Paola Andrea Romero Riaño

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Unsupervised learning: application to epilepsy

Martínez-Toro, Gabriel Mauricio ^[1] ; Rico-Bautista, Dewar ^[2] ; Romero-Riaño, Efrén ^[3] ; Romero-Riaño, Paola Andrea ^[4]
1. [1] Universidad Autónoma de Bucaramanga
  
  Universidad Autónoma de Bucaramanga
  
  Colombia
2. [2] Universidad Francisco de Paula Santander
  
  Universidad Francisco de Paula Santander
  
  Colombia
3. [3] Universidad Industrial de Santander
  
  Universidad Industrial de Santander
  
  Colombia
4. [4] Universidad de Ciencias Empresariales y Sociales
  
  Universidad de Ciencias Empresariales y Sociales
  
  Argentina
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Localización: Revista Colombiana de Computación, ISSN 1657-2831, ISSN-e 2539-2115, Vol. 20, Nº. 2, 2019 (Ejemplar dedicado a: Colombian Journal of Computing), págs. 20-27
Idioma: inglés
Títulos paralelos:
- Aprendizaje no supervisado: aplicación en epilepsia
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Resumen
- español
  La epilepsia es uno de los trastornos neurológicos comunes caracterizado por convulsiones recurrentes. El objetivo principal de este artículo es dar a conocer el análisis de los resultados presentados en las gráficas de simulación de los datos de entrenamiento. Los datos fueron recolectados mediante el sistema 10-20. El sistema "10-20" es un método reconocido internacionalmente, este describe la ubicación de electrodos en la cabeza para una prueba de EEG. Se muestran las diferencias obtenidas entre las pruebas generadas con las anomalías de los datos de prueba a partir de los datos de entrenamiento. Finalmente, se interpretan los resultados y se discute sobre la eficacia del procedimiento.
- English
  Epilepsy is a neurological disorder characterized by recurrent seizures. The primary objective is to present an analysis of the results shown in the training data simulation charts. Data were collected by means of the 10-20 system. The “10–20” system is an internationally recognized method to describe and apply the location of scalp electrodes in the context of an EEG exam. It shows the differences obtained between the tests generated and the anomalies of the test data based on training data. Finally, the results are interpreted and the efficacy of the procedure is discussed.