Att identifiera en kärna av funktioner är ett av de viktigaste stegen i utvecklingen av en automatiserad anfallsdetektor. I de flesta av de publicerade studierna som beskriver funktioner och beslagssorterare var funktionerna handgjorda, vilket kanske inte är optimalt. Huvudsyftet med detta papper är att använda djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) och slumpmässig skog för att automatiskt optimera funktionen urval och klassificering. Inmatningen av den föreslagna klassificeringen är rå flerkanalig EEG och utmatningen är klassetiketten: beslag/nonseizure. Genom att träna detta nätverk är de nödvändiga funktionerna optimerade, samtidigt som en icke-linjär klassificering på funktionerna. Efter utbildningen av nätverket med EEG-inspelningar av 26 nyfödda ersattes fem slutskikt som utförde klassificeringen med en slumpmässig skogsklassning för att förbättra prestandan. Detta resulterade i en falsk larmfrekvens på 0,9 per timme och detektionsfrekvens * Motsvarande författare. Detta är en Open Access artikel publicerad av World Scientific Publishing Company. Den distribueras enligt villkoren i Creative Commons Attribution 4.0 (CC-BY) Licens. Ytterligare spridning av detta arbete är tillåten, förutsatt att det ursprungliga verket citeras på rätt sätt. 77% med hjälp av en testuppsättning EEG-inspelningar av 22 nyfödda som även inkluderade tvivelaktiga anfall. Den nyligen föreslagna CNN-klassificeringen överträffade tre datadrivna funktionsbaserade metoder och utfördes på liknande sätt som en tidigare utvecklad heuristisk metod.
Ansari m.fl. syftar till att automatiskt optimera funktionen val för beslag upptäckt REF.
NEONATAL SEIZURE DETECTION USING DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
{'venue': 'International Journal of Neural Systems', 'journal': 'International Journal of Neural Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}