Outil d'aide au diagnostic basé sur l'analyse multi-résolution pour une classification des signaux EEG

Abstract

Dans ce mémoire, un système de classification automatique des signaux EEG est proposé. Le système contient les quatre étages suivants: (A) Représentation des signaux EEG en temps-fréquence en utilisant deux versions de la transformée en ondelettes (DWT, WPT). (B) Extraction des paramètres caractéristiques (statistique et non-statistique) des coefficients d'ondelette et de paquets d'ondelettes. (C) Réduction des données par l'analyse en composantes principales (ACP). (D) Classification avec la méthode de machine à vecteurs de support (SVM) suivie de l'algorithme d'élimination récursive des paramètres (RFE) pour déterminer les meilleurs paramètres. Le but de ce travail est de développer un algorithme de classification des signaux EEG en deux classes: Normal, Pathologique (épileptique).