Programa del congreso
Resúmenes y datos de las sesiones para este congreso. Seleccione una fecha o ubicación para mostrar solo las sesiones en ese día o ubicación. Seleccione una sola sesión para obtener una vista detallada (con resúmenes y descargas, si están disponibles).
|
Resumen diario |
| Sesión | |
|
Vi-P3: Sesión de pósteres III Lugar: Zona pósteres | |
    | |
Medidas de Entropía, Información y Complejidad en Redes Neuronales Profundas para la Detección Explicable de Crisis Epilépticas en EEG Universidad Politécnica de Madrid, España La detección automática de crisis epilépticas en EEG exige modelos que sean a la vez precisos e interpretables. En este trabajo, evaluamos medidas de entropía, información y complejidad (EIC) como características de entrada para redes neuronales profundas, comparándolas con las representaciones habituales de tiempo y frecuencia. Las EIC mejoran de forma consistente precisión, sensibilidad, especificidad y media geométrica en distintas arquitecturas. Por otro lado, aplicamos diferentes técnicas de Inteligencia Artificial eXplicable (XAI), que permiten destacar la relevancia de las entropías generalizadas y de la Información de Fisher. Estas técnicas refuerzan el potencial de las redes neuronales profundas en aplicaciones clínicas de apoyo al diagnóstico.
| |