Математическая модель для выявления эпилептических приступов на записи ЭЭГ

Цель настоящего исследования - анализ возможности использования сверточных нейронных сетей в качестве модели для выявления эпилептических приступов на реальных данных ЭЭГ. Методы. Для частотно-временного анализа используется вейвлет-анализ. Для локализации эпилептических разрядов задача их детектирования была сведена к задаче классификации и использовалась модель нейронной сети архитектуры ResNet18. Были использованы техники для аугментации и балансировки рассматриваемого датасета биомедицинских данных. Результаты. Сверточная нейронная сеть может быть успешно применена для выявления эпилептических приступов, предложен метод постобработки результатов первичного детектирования для улучшения качества работы модели. Показано, что разработанная модель демонстрирует высокую точность по сравнению с другими методами, основанными на классических алгоритмах машинного обучения. Значение метрики F1-score достигает 0.44, что является высоким значением при классификации реальных биологических данных. Заключение. Представленная модель на основе сверточной нейронной сети для выявления эпилептических приступов на записи ЭЭГ может стать основной в системах поддержки принятия врачебных решений врача-эпилептолога.