{"status":"ok","message-type":"work","message-version":"1.0.0","message":{"indexed":{"date-parts":[[2024,9,7]],"date-time":"2024-09-07T11:24:59Z","timestamp":1725708299258},"reference-count":0,"publisher":"Sociedade Brasileira de Computa\u00e7\u00e3o - SBC","content-domain":{"domain":[],"crossmark-restriction":false},"short-container-title":[],"abstract":"A epilepsia \u00e9 um dist\u00farbio neurol\u00f3gico caracterizado por uma perturba\u00e7\u00e3o el\u00e9trica anormal no c\u00e9rebro, causando convuls\u00f5es recorrentes. O exame mais utilizado no diagn\u00f3stico da epilepsia \u00e9 o eletroencefalograma (EEG), onde a atividade el\u00e9trica cerebral de um paciente \u00e9 mensurada e analisada visualmente. Contudo, identificar os padr\u00f5es epil\u00e9pticos no sinal de EEG atrav\u00e9s de inspe\u00e7\u00e3o visual \u00e9 uma tarefa demorada e exaustiva para profissionais da \u00e1rea. Assim, o desenvolvimento de algoritmos que possam identificar esses padr\u00f5es de forma autom\u00e1tica, auxiliando o diagn\u00f3stico m\u00e9dico, tornou-se um importante desafio. Neste trabalho, propomos tr\u00eas modelos de classifica\u00e7\u00e3o, baseados em detec\u00e7\u00e3o de anomalias. Os resultados obtidos demonstram alto desempenho e robustez a ru\u00eddos em rela\u00e7\u00e3o resultados encontrados na literatura.<\/jats:p>","DOI":"10.5753\/sbbd.2019.8815","type":"proceedings-article","created":{"date-parts":[[2020,1,27]],"date-time":"2020-01-27T06:33:17Z","timestamp":1580106797000},"page":"145-156","source":"Crossref","is-referenced-by-count":0,"title":["Classifica\u00e7\u00e3o de Estados Epil\u00e9pticos em Sinais de EEG utilizando Detec\u00e7\u00e3o de Anomalias"],"prefix":"10.5753","author":[{"given":"Lucas","family":"Cabral","sequence":"first","affiliation":[]},{"given":"Guilherme A.","family":"Barreto","sequence":"additional","affiliation":[]},{"given":"Jos\u00e9 Maria","family":"Monteiro","sequence":"additional","affiliation":[]}],"member":"3742","published-online":{"date-parts":[[2019,10,7]]},"event":{"name":"Simp\u00f3sio Brasileiro de Banco de Dados","number":"34","location":"Brasil","acronym":"SBBD 2019"},"container-title":["Anais do XXXIV Simp\u00f3sio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD 2019)"],"original-title":[],"link":[{"URL":"https:\/\/sol.sbc.org.br\/index.php\/sbbd\/article\/download\/8815\/8716","content-type":"application\/pdf","content-version":"vor","intended-application":"text-mining"},{"URL":"https:\/\/sol.sbc.org.br\/index.php\/sbbd\/article\/download\/8815\/8716","content-type":"unspecified","content-version":"vor","intended-application":"similarity-checking"}],"deposited":{"date-parts":[[2024,1,29]],"date-time":"2024-01-29T11:12:23Z","timestamp":1706526743000},"score":1,"resource":{"primary":{"URL":"https:\/\/sol.sbc.org.br\/index.php\/sbbd\/article\/view\/8815"}},"subtitle":[],"short-title":[],"issued":{"date-parts":[[2019,10,7]]},"references-count":0,"URL":"https:\/\/doi.org\/10.5753\/sbbd.2019.8815","relation":{},"subject":[],"published":{"date-parts":[[2019,10,7]]}}}