Abstract-I detta papper, funktioner som vanligtvis används i automatisk taligenkänning (ASR) används för att upptäcka anfall hos nyfödda EEG. I synnerhet, spektral kuvert-baserade funktioner, som består av spektralkrafter och deras spektralderivat jämförs med den etablerade funktionen uppsättning som tidigare har utvecklats för EEG-analys. Resultaten indikerar att de ASR-funktioner som modellerar spektralderivaten, antingen helband eller lokaliserade i frekvens, gav en prestandaförbättring, i jämförelse med spektral-effekt-baserade funktioner. Det visas här att de presterar någorlunda bra jämfört med den konventionella EEG-funktionen. Bidraget från ASR-funktionerna analyserades här med hjälp av stödvektormaskinerna (SVM) rekursiv funktionselimineringsteknik. Det visas att de spektral derivata funktioner konsekvent visas bland de toppranka funktioner. Undersökningen visar att ASR-egenskaperna bör ges hög prioritet när det gäller beskrivningen av EEG-signalen.
I REF används funktioner som vanligtvis används vid automatisk taligenkänning (ASR) för att upptäcka anfall hos nyfödda EEG.
EEG Signal Description with Spectral-Envelope-Based Speech Recognition Features for Detection of Neonatal Seizures
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}