Виділення характеристичних параметрів електроенцефалографічного сигналу для задачі бінарної класифікації епілептичних станів

Анотація

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.