ABSTRACT Epilepsi är en av de vanligaste neurologiska störningarna, som manifesterar sig som oprovocerade anfall. Prevalensen av epilepsi är högre i utvecklingsländerna, där medicinska anläggningar är dåligt utrustade och underbemannade. Mobila EEG-enheter lovar en ny gryning för långsiktig ambulatorisk EEG-övervakning, som har en potential att revolutionera vården för neurologiska sjukdomar, särskilt epilepsi. Att öka uppsökandet till underförsörjda samhällen och fortlöpande övervakning av patienter kommer att ge stora mängder data. Detta kräver att man utvecklar en metod som kan markera regioner av intresse, för att hjälpa experterna att utvärdera EEG-prövningen. En sådan experimentell inställning kräver en oövervakad metod, som kan upptäcka anfall regioner med hög noggrannhet. Detta dokument fokuserar på utvecklingen av en detekteringsmetod för beslag med ovannämnda egenskaper. Gruppinvariant spridning, en ny data representationsteknik, har använts för funktionsextraktion. Testade på CHB-MIT data uppsättning, den föreslagna metoden överträffar de nuvarande state-of-the-art metoder under liknande testförhållanden, genom att framgångsrikt upptäcka 180 av 197 anfall. INDEX TERMS Biomedicinsk signalbehandling, våget transformerar, signalrepresentation, händelsedetektering, oövervakad inlärning.
En nyligen oövervakad teknik använder grupp invariant spridning för funktionsextraktion från EEG-data och föreslår en anomali-detektion baserad algoritm för att identifiera anfall regioner REF.
Mallat’s Scattering Transform Based Anomaly Sensing for Detection of Seizures in Scalp EEG
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}