Syfte: Automatisk krampdetektering är viktig för diagnosen epilepsi och för att minska den massiva arbetsbördan för granskning av kontinuerliga EEG-inspelningar. Metoder: Jämfört med de långa icke-krampfria perioderna är anfallstiderna mycket kortare i de kontinuerliga EEG-inspelningarna. Så detektionen av beslag kan betraktas som ett obalanserat klassificeringsproblem. I detta dokument föreslås en ny metod baserad på den viktade extrema inlärningsmaskinen (ELM) för detektion av anfall med obalanserad EEG-datadistribution. För det första används våget pakettransform för att analysera EEG-data och få tid och frekvens domänfunktioner, och mönstret matcha regelbundenhet statistik (PMRS) används som den icke-linjära funktionen för att kvantifiera komplexiteten i EEG tidsserien. Därefter diskrimineras vektorerna i EEG av den viktade ELM. Den kan tilldela olika vikter för EEG-funktionsproven beroende på klassfördelningen, så att man effektivt dämpar den förskjutning i prestanda som orsakas av obalanserad klassfördelning. Resultat: Det metriska G-medelvärdet som tar hänsyn till både känsligheten och specificiteten används för att utvärdera denna metods prestanda. G-medelvärdet på 93,96%, händelsebaserad känslighet på 97,73% och falsk larmfrekvens på 0,37/h visas på den allmänt tillgängliga EEG-datauppsättningen. Jämförelsen med andra detektionsmetoder visar den överlägsna prestandan hos denna metod, vilket indikerar dess potential för att upptäcka anfall i klinisk praxis. Dessutom kommer mycket större mängder äkta kontinuerliga EEG-data att användas för att testa den föreslagna metoden ytterligare i det framtida arbetet.
Den viktade Extreme Learning Machine (ELM) tillhandahölls i REF för epileptiska anfall från obalansen EEG data uppsättning.
Epileptic seizure detection based on imbalanced classification and wavelet packet transform
{'venue': 'Seizure', 'journal': 'Seizure', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}