Signalen elektroencefalogram (EEG) är mycket viktig för diagnosen epilepsi. Långsiktiga EEG-inspelningar av en epileptisk patient innehåller en enorm mängd EEG-data. Detektionen av epileptisk aktivitet är därför en mycket krävande process som kräver en detaljerad analys av EEG-datans hela längd, vanligtvis utförd av en expert. Detta papper beskriver en automatiserad klassificering av EEG-signaler för detektion av epileptiska anfall med hjälp av vågettransform och statistisk mönsterigenkänning. Beslutsprocessen består av tre huvudsteg: a) extrahering baserad på wavelettransform, b) minskning av rymddimensionen med hjälp av scattermatriser och c) klassificering av kvadreringssorter. Den föreslagna metoden tillämpades på EEG-datamängder som tillhör tre patientgrupper: a) friska försökspersoner, b) epileptiska försökspersoner under ett anfallsfritt intervall och c) epileptiska försökspersoner under ett anfall. En total klassificeringsnoggrannhet på 99% uppnåddes. Resultaten bekräftade att den föreslagna algoritmen har en potential i klassificeringen av EEG-signaler och detektion av epileptiska anfall, och skulle därmed ytterligare kunna förbättra diagnosen epilepsi.
Det finns tre steg i att bygga en klassificering av ett epileptiskt anfallssystem: funktionsextraktion, minskning av rymddimensionen och tillämpning av olika basklassificeringar till en datauppsättning med utvalda funktioner REF.
CLASSIFICATION OF EEG SIGNALS FOR DETECTION OF EPILEPTIC SEIZURES BASED ON WAVELETS AND STATISTICAL PATTERN RECOGNITION
{'venue': None, 'journal': 'Biomedical Engineering: Applications, Basis and Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}