기계 학습을 이용한 간질 발작 탐지: 분류법, 기회 및 도전 과제

간질은 반복적인 자발적 발작을 일으키는 생명을 위협하는 신경학적 뇌 장애입니다. 이는 뇌 내 비정상적인 화학적 변화로 인해 발생합니다. 수년간 임상의의 진단 편의를 위해 간질 발작의 자동 진단을 지원하는 연구가 수행되었습니다. 이를 위해 여러 연구에서는 간질 발작을 조기에 예측하기 위해 기계 학습 방법을 사용했습니다. 주로 EEG 기계에서 생성된 EEG 데이터로부터 적절한 특징을 추출하기 위해 특징 추출 방법이 사용되었습니다. 이후 다양한 기계 학습 분류기가 분류 과정에 사용됩니다. 본 연구는 특징 선택 과정과 분류 성능에 대한 체계적인 문헌 검토를 제공합니다. 이 검토는 정상 발작과 간질 발작의 정확한 분류를 위해 가장 많이 사용되는 특징 추출 방법과 분류기를 찾는 데 한정되었습니다. 기존 문헌은 MDPI, IEEE Xplore, Wiley, Elsevier, ACM, Springer Link 등 잘 알려진 저장소에서 검토하였습니다. 또한, 이 문제에 대해 사용된 최첨단 솔루션을 요약하는 분류법을 만들었습니다. 우리는 다양한 벤치마크 및 편향 없는 데이터셋의 특성을 연구하고 분류기의 작동에 대한 엄격한 분석을 제공하였습니다. 마지막으로, 간질 발작을 예측하는 연구자들을 돕기 위한 격차, 도전 과제 및 기회를 제시하면서 연구를 마무리하였습니다.