Processen för epilepsidiagnos från EEG-signaler från en människogörare är en mycket tidskrävande och kostsam uppgift med tanke på det stora antal epileptiska patienter som tas in på sjukhusen och den stora mängden data behöver göras. Därför finns det ett stort behov av att automatisera denna process. Sådana automatiserade system måste vara beroende av robusta och effektiva algoritmer för detektering och förutsägelse. Tillvägagångssätt: Det föreslagna detektionssystemet för epileptiska anfall i EEG-signaler är baserat på Discrete Wavelet Transform (DWT) och Swarm Negative Selection (SNS) algoritm. DWT användes för att analysera EEG-signaler vid olika frekvensband och statistik över uppsättningen av våget koefficienter beräknades för att införa funktionen vektor för SNS klassificering. SNS-klassificeringsmodellen använder negativt urval och PSO-algoritmer för att bilda en uppsättning minne Konstgjorda lymfocyter (ALC) som har förmågan att skilja mellan normala och epileptiska EEG-mönster. Därför används ett anpassat negativt urval för att skapa en uppsättning självtoleranta ALC. Medan PSO används för att utveckla dessa ALCs bort från själv mönster till icke-själv utrymme och för att upprätthålla mångfald och generalitet bland ALCs. Resultat: De experimentella resultaten visade att den föreslagna metoden avslöjar mycket lovande prestanda vid klassificering av EEG-signaler. En jämförelse med många tidigare studier visade att den presenterade algoritmen har bättre resultat än de som rapporterats med tidigare metoder. Slutsats: Tekniken godkändes för att vara robust och effektiv när det gäller att upptäcka och lokalisera epileptiska anfall vid EEG-registrering. Därför kan det föreslagna systemet vara till stor hjälp för att fatta snabbare och korrekt beslut om diagnos.
Paper REF förklarar användningen av negativ valalgoritm för klassificeringen av EEG-signaler och visade att denna metod avslöjar mycket lovande prestanda.
Swarm Negative Selection Algorithm for Electroencephalogram Signals Classification 1
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}