Automatic Epilepsy Detection Using the Instantaneous Frequency and Sub-Band Energies of the EEG Signals
Publish place: 19th Iranian Conference on Electric Engineering
Publish Year: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 920
This Paper With 5 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE19_027
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
Abstract:
In this paper, we propose a novel approach for the multiclass electroencephalogram (EEG) signals classification problem. This method uses the features derived from the instantaneous frequency and the energies of the EEG signals in different sub-bands. Results of applying the method to a publically available database reveal that, for the given classification task, the features consistently exhibit a very high degree of discrimination between the EEG signals collected from healthy and epileptic patients. Also, the analysis of the effect of the window length used during feature extraction from the EEG signals suggests that features extracted from EEG segments as short as 5 seconds achieve a very high average total accuracy of 94%.
Keywords:
Authors
Mohammad Fani
Dept. of Electrical Engineering, Razi University, Kermanshah, Iran
Ghasem Azemi
Center for Clinical Research, University of Queensland, Brisbane, Australia
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :