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: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul, 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.