ABSTRACT Detta dokument syftar till att utforska den automatiska detektionsmetoden för epileptiska anfall för att förbättra behandlingen och diagnosen av medicinskt refraktära epilepsipatienter. En ny algoritm baserad på metod för riktad överföringsfunktion (DTF) föreslogs för detektion av epileptiska anfall. För det första användes skjutfönstertekniken för att segmentera elektroencefalograminspelningar (EEG), och cerebral funktionell konnektivitet beräknades av DTF-algoritmen. Därefter beräknades det totala informationsutflödet baserat på den DTF-baserade konnektiviteten genom att lägga till informationsflödet från en enda EEG-kanal till andra kanaler. Slutligen tilldelades informationsutflödet som egenskaper hos klassificeringen av stödvektormaskin (SVM) för att diskriminera segment av interictal och ictal EEG. För 10 epilepsipatienter tillhandahöll den föreslagna algoritmen den genomsnittliga korrekta frekvensen på 98,45 %, den genomsnittliga selektiviteten på 64,43 %, den genomsnittliga känsligheten på 93,36 %, den genomsnittliga specificiteten på 98,42 % och den genomsnittliga detektionshastigheten på 98,89 %. Genom att tillämpa den statistiska analysen var den DTF-baserade metodens överlägsenhet statistiskt signifikant jämfört med andra algoritmer i fråga om fem bedömningskriterier. Våra resultat indikerade att den DTF-härledda förbindelsen kunde karakterisera de dynamiska kausala interaktionsmönstren mellan hjärnområden under anfallstillstånd, och den föreslagna metoden var lämplig för detektion av epileptiska anfall.
Författarna på REF syftar till att förbättra behandlingen och diagnosen av medicinskt refraktära epilepsipatienter.
EEG-Based Detection of Epileptic Seizures Through the Use of a Directed Transfer Function Method
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}