Ingeniero Electrónico

Dado que es de vital importancia precautelar la vida e integridad de personas que padecen epilepsia, es importante detectar la presencia de crisis convulsivas y llevar un control de la frecuencia de estas en un lapso de tiempo. Por esta razón, el presente trabajo se enfocó en cómo detectarlas en un sujeto de prueba de 5 años empleando series de tiempo. Para su proceso de reconocimiento se utilizó una red neuronal convolucional (CNN) con las señales adquiridas del acelerómetro y del sensor EDA de la pulsera Empatica E4. Para este procesamiento se utilizaron tres métodos distintos de ventaneo para clasificar los datos de entrada, obteniendo resultados favorables con el método lll, que consiste en la combinación de datos analizados en la ventana, dependiendo si el dato es correspondiente a una convulsión o no, obteniendo una tasa de predicción del 80% y una probabilidad del 65% de acertar la presencia de una crisis epiléptica.