Inledning: I detta dokument föreslås en tillförlitlig och effektiv teknik för att känna igen olika epilepsi tillstånd, inklusive friska, interictal, och ictal tillstånd, med hjälp av elektroencefalogram (EEG) signaler. Det föreslagna tillvägagångssättet består av förbearbetning, funktionsextraktion med högre spektra, funktionsnormalisering, funktionsval med genetisk algoritm och rankningsmetod, och klassificering med stödvektormaskin med Gaussian och polynomiska radial basfunktionskärnor. Det föreslagna tillvägagångssättet valideras på ett offentligt referensdataset för att jämföra det med tidigare studier. Resultaten visar att kombinerad användning av ovanstående element effektivt kan dechiffrera den kognitiva processen av epilepsi och krampigenkänning. Det finns flera bispektrum- och bikoherenstoppar vid varje tvåfrekvent plan, som avslöjar placeringen av kvadreringsfaskopplingen. Det föreslagna tillvägagångssättet kan, i nästan alla experiment, uppnå upp till 100 % prestanda när det gäller känslighet, specificitet och noggrannhet. Jämförande mellan de uppnådda resultaten och tidigare metoder godkänner effektiviteten i den föreslagna metoden för krampanfall och epileptiskt erkännande.
Hosseini REF föreslog en hybridmetod baserad på högre spektra (HOS) för erkännande av anfall och epilepsi med hjälp av EEG- och elektrokortikografisignaler (ECOG).
A Hybrid Approach Based on Higher Order Spectra for Clinical Recognition of Seizure and Epilepsy Using Brain Activity
{'venue': 'Basic and clinical neuroscience', 'journal': 'Basic and clinical neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Psychology']}