ABSTRACT Electroencefalogram (EEG) omfattar värdefulla detaljer relaterade till hjärnans olika fysiologiska tillstånd. I detta dokument erbjuds ett ramverk för att upptäcka epileptiska anfall från EEG-data från normala försökspersoner och patienter med epilepsi. Detta ramverk är baserat på en diskret wavelettransform (DWT) analys av EEG-signaler med linjära och icke-linjära klassifiatorer. Prestanda för 14 olika kombinationer av tvåklassig detektion av epilepsi studeras med hjälp av naiva Bayes (NB) och k-nearest granne (k-NN) klassificerare för de härledda statistiska egenskaperna från DWT. Det har konstaterats att NB klassificeraren presterar bättre och visar en noggrannhet på 100% för de individuella och kombinerade statistiska egenskaperna som härrör från DWT-värdena för normala ögon öppna och epileptiska EEG-data som tillhandahålls av universitetet i Bonn, Tyskland. Det har konstaterats att beräkningstiden för NB-klassificering är lägre än k-NN för att ge bättre noggrannhet. Detektionen av ett epileptiskt anfall baserat på DWT-statistik med NB-klassificering är därför mer lämplig i realtid för ett tillförlitligt automatiskt epileptiskt anfallsdetekteringssystem för att förbättra patientens vård och livskvalitet. INDEX TERMS Electroencefalograms (EEG), epilepsi, diskret våget transform (DWT), naiva Bayes (NB), k-nearest granne (k-NN).
Författarna i REF förlitar sig främst på en analys av EEG-signaler genom att använda diskreta wavelettransforms (DWT) för att bryta ned EEG-data i olika underband, och sedan extrahera statistiska funktioner.
DWT Based Detection of Epileptic Seizure From EEG Signals Using Naive Bayes and k-NN Classifiers
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}