Análise comparativa de modelos ANN, TabNet e FT-Transformer na classificação de transtornos neuropsiquiátricos específicos utilizando sinais de EEG - Mota, Mateus Balda; Oliveira, Alessandro Bof de; Bof, Patricia; Barone, Dante Augusto Couto (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS), 2025)
Este estudo avalia redes neurais na classificação de sinais de EEG para diagnóstico de transtornos mentais, usando dados de 945 pacientes, densidade espectral de potência (PSD) e conectividade funcional (FC) em 19 canais. Três modelos foram comparados: perceptron multicamada (ANN), TabNet e FT-Transformer. A acurácia média foi 91,93%, com TabNet melhor em depressão e bipolaridade, ANN em pânico e adaptação, e FTT em estresse pós-traumático. Apesar de limitações como amostras reduzidas e heterogeneidade, os resultados indicam que redes neurais superam métodos tradicionais, apontando para abordagens de dados multimodais.