Utilização de Redes Neurais Convolucionais para Classificação da Esquizofrenia através de Microestados - Vianna, João Vitor M.; Komati, Karin Satie (Anais da Escola Regional de Informática do Espírito Santo (ERI-ES); 2024: Anais da IX Escola Regional de Informática do Espírito Santo, 2024)
Este artigo explora a aplicação de redes neurais convolucionais (CNNs) na classificação da esquizofrenia através de microestados gerados do eletroencefalograma (EEG). A base de dados é balanceada, consistindo em 28 pacientes divididos igualmente entre indivíduos com esquizofrenia e saudáveis. Os microestados, gerados através do Global Field Power (GFP), foram utilizados como entrada para uma CNN com quatro camadas convolucionais e três camadas totalmente conectadas. Os resultados são promissores, o modelo atingiu uma acurácia de 75%, sensibilidade de 71,4%, precisão de 76,9% e medida-F1 de 74,1%.