Виділення характеристичних параметрів електроенцефалографічного сигналу для задачі бінарної класифікації епілептичних станів
DOI:
https://doi.org/10.15407/dopovidi2020.04.053Ключові слова:
вейвлет-перетворення, вектор ознак, електроенцефалограма, епілептичні патерниАнотація
Епілепсія — одне з найпоширеніших неврологічних захворювань, яке має широкий спектр когнітивних та соціальних проявів. У представленій статті застосовано методи виділення та відбору статистичних ознак інтракраніального електроенцефалографічного сигналу для виявлення епілептичної активності та її ранньої діагностики. Запропонований підхід базується на застосуванні дискретного вейвлет-перетворення та методах обробки сигналів для створення вектора ознак. Метод головних компонент та метод опорних векторів використано для зменшення розмірності вектора ознак та бінарної класифікації. За результатами роботи вектор з тринадцяти компонент було зменшено до вектора з п’яти компонент зі збереженням специфічності та чутливості класифікації.
Завантаження
Посилання
Federico, P., Abbott, D. F., Briellmann, R. S., Harvey, A. S. (2005). Functional MRI of the pre-ictal state. Brain, No. 128, pp. 1811-1817. Doi: https://doi.org/10.1093/brain/awh533
Mormann, F. (2005). On the predictability of epileptic seizures. Clinical Neurophysiology, No. 116(3), pp. 569-587. Doi: https://doi.org/10.1016/j.clinph.2004.08.025
Suárez, C. C. B. (2010). Wavelet transform and cross-correlation as tools for seizure prediction. Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), International Conference of the IEEE. – IEEE– pp. 4020-4023.
Schiller S., Schiller, U., Heisig, K. Goedicke (1977). Use of the ringgap plasmatron for high rate sputtering. Thin Solid Films., No. 4, pp. 327-334. Doi: https://doi.org/10.1016/0040-6090(77)90134-1
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Доповіді Національної академії наук України
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.