Vi presenterar och utvärderar kapaciteten hos ett djupt neuralt nätverk för att lära sig robusta funktioner från EEG för att automatiskt upptäcka anfall. Detta är ett utmanande problem eftersom anfallsmanifestationer på EEG är extremt varierande både inter-och intra-patient. Genom att samtidigt fånga spektral, temporal och rumslig information lär sig vårt återkommande konvolutionella neurala nätverk en allmän rumslig invariant representation av ett anfall. Det föreslagna tillvägagångssättet är betydligt högre än tidigare resultat som erhållits för klassificerare mellan patienter, både när det gäller känslighet och falsk positiv frekvens. Dessutom visar sig vår modell vara robust mot saknad kanal och variabel elektrodmontage.
Thodoroff m.fl. utforma en återkommande konvolutionella neurala nätverk för att fånga spektral, rumslig och temporal mönster av anfall REF.
Learning Robust Features using Deep Learning for Automatic Seizure Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}