Prediction of Epileptic Seizure by Analysing Time Series EEG Signal Using k-NN Classifier
المؤلفون المشاركون
Rashid, M. A.
Hasan, Md. Kamrul
Ahamed, Md. Asif
Ahmad, Mohiuddin
المصدر
Applied Bionics and Biomechanics
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-08-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Electroencephalographic signal is a representative signal that contains information about brain activity, which is used for the detection of epilepsy since epileptic seizures are caused by a disturbance in the electrophysiological activity of the brain.
The prediction of epileptic seizure usually requires a detailed and experienced analysis of EEG.
In this paper, we have introduced a statistical analysis of EEG signal that is capable of recognizing epileptic seizure with a high degree of accuracy and helps to provide automatic detection of epileptic seizure for different ages of epilepsy.
To accomplish the target research, we extract various epileptic features namely approximate entropy (ApEn), standard deviation (SD), standard error (SE), modified mean absolute value (MMAV), roll-off (R), and zero crossing (ZC) from the epileptic signal.
The k-nearest neighbours (k-NN) algorithm is used for the classification of epilepsy then regression analysis is used for the prediction of the epilepsy level at different ages of the patients.
Using the statistical parameters and regression analysis, a prototype mathematical model is proposed which helps to find the epileptic randomness with respect to the age of different subjects.
The accuracy of this prototype equation depends on proper analysis of the dynamic information from the epileptic EEG.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hasan, Md. Kamrul& Ahamed, Md. Asif& Ahmad, Mohiuddin& Rashid, M. A.. 2017. Prediction of Epileptic Seizure by Analysing Time Series EEG Signal Using k-NN Classifier. Applied Bionics and Biomechanics،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121098
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hasan, Md. Kamrul…[et al.]. Prediction of Epileptic Seizure by Analysing Time Series EEG Signal Using k-NN Classifier. Applied Bionics and Biomechanics No. 2017 (2017), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121098
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hasan, Md. Kamrul& Ahamed, Md. Asif& Ahmad, Mohiuddin& Rashid, M. A.. Prediction of Epileptic Seizure by Analysing Time Series EEG Signal Using k-NN Classifier. Applied Bionics and Biomechanics. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121098
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1121098
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