Ett system för maskininlärning för automatisk konfiskering av hela hjärnan http://researchonline.ljmu.ac.uk/id/eprint/2381/ Artikel LJMU har utvecklat LJMU Research Online för användare för att få bättre tillgång till universitetets forskningsresultat. Copyright © och Moral Rights for the papers on this site behålls av de enskilda författarna och/eller andra upphovsrättsinnehavare. Användare kan ladda ner och/eller skriva ut en kopia av alla artiklar i LJMU Research Online för att underlätta deras privata studier eller för icke-kommersiell forskning. Du får inte ägna dig åt vidare distribution av materialet eller använda det för någon vinstbringande verksamhet eller någon kommersiell vinst. Den version som presenteras här kan skilja sig från den publicerade versionen eller från den version av skivan. Se arkivets URL ovan för information om åtkomst till den publicerade versionen och notera att åtkomst kan kräva ett abonnemang. Kännetecknat av plötsliga utbrott av överskott av elektricitet i hjärnan, manifesterat som anfall, epilepsi är fortfarande inte väl förstådd jämfört med andra neurologiska störningar. Anfall inträffar ofta oväntat och försök att förutsäga dem har varit ett forskningsämne under de senaste 30 åren. Elektroencefalogram har varit en integrerad del av dessa studier, eftersom de inspelningar som de producerar kan fånga hjärnans elektriska signaler. Diagnosen epilepsi ställs vanligen av en neurolog, men kan vara svårt att göra i ett tidigt skede. Stödja para-kliniska bevis som erhållits från magnetisk resonanstomografi och elektroencefalografi kan göra det möjligt för kliniker att göra en diagnos av epilepsi och initiera behandling tidigare. Men, elektroencefalogram fånga och tolkning är tidskrävande och kan vara dyrt på grund av behovet av utbildade specialister för att utföra tolkningen. Automatiserad upptäckt av korrelativa anfallsaktivitet generaliserade över olika regioner i hjärnan och över flera individer kan vara en lösning. Detta papper utforskar denna idé ytterligare och presenterar en övervakad maskininlärning metod som klassificerar anfall och icke-kramp poster med hjälp av en öppen datauppsättning som innehåller 342 poster (171 anfall och 171 icke-kramper). Vårt tillvägagångssätt innebär en ny metod för att generalisera anfallsdetektionen mellan olika individer utan förkunskaper om vad som står i fokus för anfallen. Våra resultat visar en förbättring av befintliga studier med 88% för känslighet, 88% för specificitet och 93% för arean under kurvan, med 12% globalt fel, med hjälp av k-NN klassificeraren.
Fergus m.fl. föreslog en ny metod för att generalisera anfallsdetektion mellan olika försökspersoner utan förkunskaper om fokuspunkten för anfall över CHB-MIT hårbotten EEG dataset REF.
A machine learning system for automated whole-brain seizure detection
{'venue': None, 'journal': 'Applied Computing and Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}