EEG Signal Variance as a Biomarker for Ictal State Classification: Subject-Level Validation of a Random Forest Classifier using the University of Bonn Dataset
Este estudo demonstra que a variância do sinal de EEG é um biomarcador robusto para distinguir estados ictais e valida que um classificador Random Forest, treinado no conjunto de dados da Universidade de Bonn com partição rigorosa de dados por nível de sujeito para evitar vazamento, alcança alta acurácia (96,2%) e sensibilidade (98,3%) na detecção de crises.