Epilepsi hastalığı kişilerin normal ve sosyal hayatını olumsuz etkileyen bazı durumlarda ölümle sonuçlanabilen ciddi bir hastalıktır. EEG (elektroensefalogram) uzmanı tarafından EEG’nin incelenerek hastanın durumu hakkında bilgi vermesi hala klinikteki altın standart olarak kabul edilmektedir. EEG verilerini bu yöntemle analiz etmek çok uzun veri kaydının incelenmesini gerektirmektedir. Ayrıca, aynı EEG verisini, farklı EEG uzmanları farklı olarak yorumlayabilmektedir.  Epilepsi hastalığının EEG verilerinden tespitinde otomatik bir yöntemin gerekliliği açıktır. Bu çalışmada yüksek dereceli istatistikler kullanan ikiz-izge ve ikiz-tutarlılık yöntemleri epileptik atak içeren subdural elektroensefalogram (SEEG) verilerine uygulanarak, atak zamanları tespit edilmiştir. Epilepsi atağının doğrusal olmayan yapısı göz önünde bulundurularak bir algoritma geliştirilmiştir. SEEG verileri durağan kabul edilen zaman parçalarına bölünerek ikiz-izge yöntemi uygulanmıştır. İkiz-izgenin normalize edilmiş hali ikiz-tutarlılık hesaplanmıştır. İkiz-tutarlılık matrislerinden doğrusal olmama ölçüsünü gösterecek değişkenler belirlenmiştir. Bu değişkenler kullanılarak epileptik atak tespit edilmiştir. Epileptik atak tespitinde değişkenlerin performansı ROC (Receiver Operating Characteristic curve) kullanılarak değerlendirilmiştir. Faz kuplajı olan ikiz-frekansların sayısını gösteren değişken ile 0.1853 bağıl toplam hata oranında %53.49 duyarlılık ve %90.25 özgüllük elde edilmiştir. Diğer bir doğrusal olmayan yöntem Lempel Ziv karmaşıklık ölçüsü ve doğrusal bir yöntem olan güç izge analizi aynı işaretlere uygulanmıştır. İkiz-izge temeline dayalı sunulan bu algoritma ile ataklar tespit edilmesine rağmen, Lempel Ziv karmaşıklık ölçüsü ve güç izge analizi atakları tespit etmede başarılı olamamıştır.

Anahtar Kelimeler: İkiz-izge, ikiz-tutarlılık, Lempel ve Ziv karmaşıklığı, subdural elektroensefalogram (SEEG), yüksek dereceli istatistikler.