Abstract-Traumatisk hjärnskada (TBI) är erkänd som en viktig orsak till död och funktionsnedsättning efter en olycka. Tillgången till ett verktyg för tidig diagnos av hjärndysfunktion kan avsevärt förbättra livskvaliteten för personer som drabbats av TBI och till och med förhindra dödsfall. Papperets bidrag är en process som omfattar flera metoder för automatisk bearbetning av uppgifter om elektroencefalografi (EEG) för att ge en snabb och tillförlitlig diagnos av TBI. Integrerad i ett portabelt beslutsstödsystem kallat EmerEEG, erhålls TBI-diagnosen med hjälp av diskriminantanalys baserad på kvantitativa EEG-funktioner (qEEG) som extraherats från datainspelningar efter automatisk borttagning av artefakter. Den föreslagna algoritmen beräknar TBI-diagnosen på grundval av en modell som extraherats från kliniskt märkta EEG-poster. Systemutvärderingarna har bekräftat hastigheten och tillförlitligheten hos processalgoritmerna samt systemets förmåga att leverera korrekt diagnos. De utvecklade algoritmerna har uppnått 79,1% noggrannhet i att ta bort artefakter, och 87,85% noggrannhet i TBI diagnos. Därför möjliggör det utvecklade systemet en kort svarstid i nödsituationer och tillhandahåller ett verktyg som räddningstjänsten kan basera sitt beslut på, vilket förhindrar eventuella feldiagnostiserade skador. Index TermsArtifact borttagning, Diagnos, Elektroencefalografi (EEG), Portable Medical System, Traumatisk hjärnskada (TBI).
Vågetanalys REF används för att utföra en diagnos av traumatisk hjärnskada (TBI) med kvantitativa EEG-data (qEEG) och når 87.85 % av noggrannheten.
Automatic EEG processing for the early diagnosis of Traumatic Brain Injury
{'venue': '2016 World Automation Congress (WAC)', 'journal': '2016 World Automation Congress (WAC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}