On The Use of Machine Learning Algorithms to Classify Focal Cortical Dysplasia on MRI - Pereira, João Guilherme; Baffa, Matheus de Freitas Oliveira; Simozo, Fabrício Henrique; Murta Junior, Luiz Otavio; Felipe, Joaquim Cezar (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2021: Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2021.16063, 2021)
A epilepsia refratária é uma condição caracterizada pela ocorrência de crise epiléptica que não pode ser controlada com medicamentos antiepilépticos. Essa condição está associada a uma descarga neuronal excessiva produzida por um grupo de neurônios em uma determinada zona epileptogênica. A Displasia Cortical Focal (DCF), comumente encontrada nessas zonas, foi detectada como uma das principais causas de epilepsia refratária. Nestes casos, a intervenção cirúrgica é necessária para minimizar ou eliminar as ocorrências de convulsões. Porém, o tratamento cirúrgico só é indicado nos casos em que haja certeza absoluta da DCF. A ﬁm de auxiliar os neurocirurgiões a detectar precisamente essas regiões, este artigo tem como objetivo desenvolver um método de classiﬁcação para detectar DCF em imagens de Ressonância Magnética com base em características morfológicas e texturais extraídas a partir da perspectiva de cada voxel. Para realizar tal tarefa, diversos métodos de aprendizado supervisionado foram testados utilizando a base de características extraídas. Os melhores resultados alcançaram uma acurácia de 91,76 % usando um classiﬁcador baseado em Rede Neural Profunda e 96,15% utilizando uma árvore de decisão J48. O conjunto de métricas de avaliação mostra que os resultados são promissores na solução do problema levantado.