Ferracuti, Alice
(2024)
Utilizzo del dato EEG per la diagnosi e il trattamento dell'epilessia.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in
Ingegneria biomedica [L-DM270] - Cesena, Documento ad accesso riservato.
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Abstract
L'epilessia è una patologia diffusa a livello globale, caratterizzata da crisi convulsive che comportano una perdita parziale o totale del controllo psicofisico. La diffusione dell’epilessia rappresenta un problema di salute pubblica, dunque, risulta necessario svolgere attività di ricerca, per migliorare la qualità della vita dei pazienti e fornire elementi utili all’ottimizzazione dei servizi sociosanitari. Questo elaborato si concentra sull'analisi dei benefici derivanti dall'uso dell'elettroencefalogramma (EEG) nella diagnosi e nel trattamento dell'epilessia. In particolare, vengono riportati studi e ricerche che recentemente hanno combinato il segnale EEG con degli sviluppi tecnologici, come le tecniche di imaging, il machine learning (ML) e la teoria dei grafi, al fine di personalizzare le terapie e rendere più efficaci i trattamenti.
Abstract
L'epilessia è una patologia diffusa a livello globale, caratterizzata da crisi convulsive che comportano una perdita parziale o totale del controllo psicofisico. La diffusione dell’epilessia rappresenta un problema di salute pubblica, dunque, risulta necessario svolgere attività di ricerca, per migliorare la qualità della vita dei pazienti e fornire elementi utili all’ottimizzazione dei servizi sociosanitari. Questo elaborato si concentra sull'analisi dei benefici derivanti dall'uso dell'elettroencefalogramma (EEG) nella diagnosi e nel trattamento dell'epilessia. In particolare, vengono riportati studi e ricerche che recentemente hanno combinato il segnale EEG con degli sviluppi tecnologici, come le tecniche di imaging, il machine learning (ML) e la teoria dei grafi, al fine di personalizzare le terapie e rendere più efficaci i trattamenti.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Ferracuti, Alice
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Epilessia, Crisi, Elettroencefalogramma, Stereoelettroencefalografia, iEEG, Diagnostica, Immagini, MRI, Biomarcatore, Machine, Learning, Teoria, Grafi, Termocoagulazioni
Data di discussione della Tesi
27 Settembre 2024
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Ferracuti, Alice
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Epilessia, Crisi, Elettroencefalogramma, Stereoelettroencefalografia, iEEG, Diagnostica, Immagini, MRI, Biomarcatore, Machine, Learning, Teoria, Grafi, Termocoagulazioni
Data di discussione della Tesi
27 Settembre 2024
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