La señal electroencefalográfica es una señal representativa que contiene información sobre la actividad cerebral, que se utiliza para la detección de la epilepsia, ya que los ataques epilépticos están causados por una alteración de la actividad electrofisiológica del cerebro. La predicción de un ataque epiléptico suele requerir un análisis detallado y experimentado del EEG. En este trabajo, hemos introducido un análisis estadístico de la señal de EEG que es capaz de reconocer el ataque epiléptico con un alto grado de precisión y ayuda a proporcionar la detección automática del ataque epiléptico para diferentes edades de la epilepsia. Para lograr el objetivo de la investigación, extraemos varias características epilépticas, a saber, la entropía aproximada (ApEn), la desviación estándar (SD), el error estándar (SE), el valor medio absoluto modificado (MMAV), el roll-off (R) y el cruce por cero (ZC) de la señal epiléptica. El algoritmo k-nearest neighbours (k-NN) se utiliza para la clasificación de la epilepsia y, a continuación, se utiliza el análisis de regresión para la predicción del nivel de epilepsia a diferentes edades de los pacientes. Utilizando los parámetros estadísticos y el análisis de regresión, se propone un modelo matemático prototipo que ayuda a encontrar la aleatoriedad epiléptica con respecto a la edad de los diferentes sujetos. La precisión de esta ecuación prototipo depende del análisis adecuado de la información dinámica del EEG epiléptico.
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