ABSTRACT Epilepsidetektion av elektriska egenskaper hos EEG-signaler som erhållits från hjärnan hos det behandlade ämnet är en utmaning för både forskning och neurolog på grund av EEG-signalernas icke-stationära och kaotiska karaktär. Eftersom epileptiska EEG-signaler innehåller enorm fluktuerande information om hjärnans funktionella beteende, är det svårt att urskilja det grundläggande dynamiska, komplexa nätverket av EEG-signaler utan att beakta styrkan bland noderna eftersom de är sammankopplade med varandra på grundval av dessa styrkor. Tidigare forskning om naturlig synlighet graf inte överväga denna fråga i epileptiska anfall, även om det är en mycket viktig nyckelpunkt att ha representativ information från signalerna. Därför syftar detta dokument till att introducera en ny idé för epilepsi detektion med hjälp av komplexa nätverk statistiska egenskaper genom att mäta olika styrkor av kanterna i naturlig synlighet graf teori, som anses som vikt. Den föreslagna metoden benämns således "viktad synlighetskurva". I denna föreslagna metod omvandlas först de epileptiska EEG-signalerna till komplexa nätverk och sedan två viktiga statistiska egenskaper hos ett nätverk som moduläritet och genomsnittlig viktad grad som används för att extrahera de nödvändiga egenskaperna från ett nätverk av EEG-signaler. Efter det, de extraherade funktionerna utvärderas av två moderna maskininlärning klassificerare såsom, stöd vektor maskin med en annan kärna funktion och k-nearest granne. De experimentella resultaten visar att den kombinerade effekten av båda funktionerna är värdefull för nätmått för att karakterisera EEG tidsseriesignalerna vid viktade komplexa nätverk som genererar upp till 100 % klassificeringsnoggrannhet.
Supriya m.fl. REF fick de epileptiska EEG-signalerna att förvandlas till det komplexa nätverket och använde sedan de statistiska egenskaperna för att upptäcka epilepsin.
Weighted Visibility Graph With Complex Network Features in the Detection of Epilepsy
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}