Abstract-Ambulatorisk Elektroencefalograph (AEEG) teknik blir populär eftersom det underlättar kontinuerlig övervakning av epilepsi patienter utan att avbryta deras rutinliv. Som långsiktig övervakning kräver låg effekt bearbetning på enheten, en låg effekt realtid beslag detektionsalgoritm som lämpar sig för AEEG-enheter föreslås häri. Prestandan hos olika klassificeringsapparater testades och den mest effektiva var Linjära Diskriminant Analysis Classifier (LDA). Algoritmen som presenteras i denna uppsats ger 87,7 (100-70,2)% noggrannhet med 94,2 (100-78)% känslighet och 77,9 (100-52,1)% specificitet i patientberoende experiment. Den ger 76,5 (79,0-73,3) % noggrannhet med 90,9 (96,2-85,8) % känslighet och 59,5 (70,9-52,6) % specificitet i patientoberoende experiment. Vi föreslår också hur ström kan sparas på förlorade av en liten mängd noggrannhet genom att tillämpa olika tekniker. Algoritmen simulerades på en DSP-processor och på en ASIC och resultaten från effektuppskattningen för båda implementeringarna presenteras. Seizure detektion med hjälp av den presenterade algoritmen är cirka 100% mer effekteffektiv än andra AEEG bearbetningsmetoder. Genomförandet med hjälp av ASIC kan minska energiförbrukningen med 25 % i förhållande till genomförandet på en DSP-processor med en minskning på endast 1 % av noggrannheten.
I REF presenteras en detektering av anfall i realtid för ambulatoriska EEG-signaler.
Low power real-time seizure detection for ambulatory EEG
{'venue': '2009 3rd International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare', 'journal': '2009 3rd International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}