Patient Specific Seizure Prediction System Using Hilbert Spectrum and Bayesian Networks Classifiers
المؤلفون المشاركون
Ozdemir, Nilufer
Yildirim, Esen
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-08-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The aim of this paper is to develop an automated system for epileptic seizure prediction from intracranial EEG signals based on Hilbert-Huang transform (HHT) and Bayesian classifiers.
Proposed system includes decomposition of the signals into intrinsic mode functions for obtaining features and use of Bayesian networks with correlation based feature selection for binary classification of preictal and interictal recordings.
The system was trained and tested on Freiburg EEG database.
58 hours of preictal data, 40-minute data blocks prior to each of 87 seizures collected from 21 patients, and 503.1 hours of interictal data were examined resulting in 96.55% sensitivity with 0.21 false alarms per hour, 13.896% average proportion of time spent in warning, and 33.21 minutes of average detection latency using 30-second EEG segments with 50% overlap and a simple postprocessing technique resulting in a decision (a seizure is expected/not expected) every 5 minutes.
High sensitivity and low false positive rate with reasonable detection latency show that HHT based features are acceptable for patient specific seizure prediction from intracranial EEG data.
Time spent for testing an EEG segment was 4.1451 seconds on average, which makes the system viable for use in real-time seizure control systems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ozdemir, Nilufer& Yildirim, Esen. 2014. Patient Specific Seizure Prediction System Using Hilbert Spectrum and Bayesian Networks Classifiers. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1016825
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ozdemir, Nilufer& Yildirim, Esen. Patient Specific Seizure Prediction System Using Hilbert Spectrum and Bayesian Networks Classifiers. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1016825
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ozdemir, Nilufer& Yildirim, Esen. Patient Specific Seizure Prediction System Using Hilbert Spectrum and Bayesian Networks Classifiers. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1016825
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1016825
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر