Sammanfattning av denna webbsida: Epilepsi anses vara en av de vanligaste neurologiska störningarna. Epileptiska anfall kan vara en allvarlig funktionsnedsättning i livet som kan leda till medvetslöshet och/eller skada på sig själv eller andra. Detta forskningsarbete syftar till att utveckla en epileptisk krampdetektionsmetod med hjälp av elektroencefalografi (EEG) signalanalys. Vi kombinerar diskret wavelettransform (DWT), Shannon entropy och statistisk funktion (standardavvikelse) för att extrahera distinkta egenskaper hos en given EEG-signal. Knérest-grannar (KN) klassificerar automatiskt EEG-signalen genom att jämföra de extraherade funktionerna med egenskaperna hos normal- och anfallsbaslinje. Adaptive learning används för att kontinuerligt uppdatera de två baslinjerna baserat på användarens feedback, vid behov, för att förbättra dess prestanda över tiden. Vår föreslagna metod uppnådde en total känslighet på 94,5 % testad med upp till 570 timmars kontinuerlig EEG-registrering från tio patienter med totalt 55 anfall som tagits från CHB-MIT-databasen. Med sin enkelhet och snabba behandlingstid är den föreslagna metoden lämplig att implementeras i inbäddad enhet som har begränsad bearbetningsresurs.
Ibrahim och Majzoub REF har infört diskret vågettransform (DWT), standardavvikelse och Shannon entropy för krampdetektering med hjälp av en EEG-signal.
E EG - Based Epileptic Seizures Detection with Adaptive Learning Capability
{'venue': None, 'journal': 'International Journal on Electrical Engineering and Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}