Abstract -Migrän är en kronisk neurologisk sjukdom som kännetecknas av återkommande måttlig till svår huvudvärk under en period som en månad ofta i samband med symtom i människans hjärna och autonoma nervsystemet. Normalt kan migrän symtom kategoriseras i fyra olika stadier: inter-ictal, pre-ictal, ictal, och post-ictal stadier. Eftersom migränpatienter är svårt att veta när de kommer att drabbas av migränattacker, blir tidig upptäckt därför en viktig fråga, särskilt för lågfrekventa migränpatienter som har mindre än 5 gånger attacker per månad. Huvudsyftet med denna studie är att utveckla ett klassificeringssystem för migränstadiet baserat på migränurernas vilotillstånd EEG-kraft. Vi samlar in migränörers 01 och 02 EEG-aktiviteter under slutna ögon från nackloben för att identifiera pre-istala och icke-pre-istala stadier. Självkonstruerande Neural Fuzzy Inference Network (SONFIN) används som klassificering i migränstadieklassificeringen som kan uppnå bättre klassificeringsnoggrannhet (66 %) jämfört med andra klassificeringsklasser. Det föreslagna systemet är till hjälp för migränkurer att få bättre behandling vid rätt tidpunkt.
Ett annat EEG-baserat tillvägagångssätt presenterades i REF där migränfaser och EEG-data relaterade till dem kategoriserades som inter-ictal, pre-ictal, ictal och post-ictal.
Classification of migraine stages based on resting-state EEG power
{'venue': '2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}