Analyse Et Traitemant Du Signal Electroencephalogramme
Résumé: Le signal électroencéphalogramme (EEG) est très largement utilisé comme l'un des outils les plus importants dans la pratique clinique afin d'évaluer l'état neurologiques des patients. Il représente les variations de l'activité électrique du cerveau en fonction du temps. La classification des signaux EEG en vue d’une reconnaissance des cas pathologiques comme l’épilepsie est une tâche médicale très difficile pour le médecin neurologue. Dans ce travail, nous proposons une méthode d’aide au diagnostic pour la reconnaissance automatique des épilepsies en utilisant une décomposition en ondelettes pour l’extraction des plusieurs paramètres de caractérisation suivi d’un réseau MLP pour la classification des patients épileptiques. Les résultats expérimentaux obtenus en testant l'approche proposée sur les enregistrements EEG d’une base de données universelle démontrent l'efficacité de notre approche.
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