Permutation Entropy and Signal Energy Increase the Accuracy of Neuropathic Change Detection in Needle EMG
المؤلفون المشاركون
Dostál, O.
Vysata, O.
Pazdera, L.
Procházka, A.
Kopal, J.
Kuchyňka, J.
Vališ, M.
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-5، 5ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-01-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
5
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Background and Objective.
Needle electromyography can be used to detect the number of changes and morphological changes in motor unit potentials of patients with axonal neuropathy.
General mathematical methods of pattern recognition and signal analysis were applied to recognize neuropathic changes.
This study validates the possibility of extending and refining turns-amplitude analysis using permutation entropy and signal energy.
Methods.
In this study, we examined needle electromyography in 40 neuropathic individuals and 40 controls.
The number of turns, amplitude between turns, signal energy, and “permutation entropy” were used as features for support vector machine classification.
Results.
The obtained results proved the superior classification performance of the combinations of all of the above-mentioned features compared to the combinations of fewer features.
The lowest accuracy from the tested combinations of features had peak-ratio analysis.
Conclusion.
Using the combination of permutation entropy with signal energy, number of turns and mean amplitude in SVM classification can be used to refine the diagnosis of polyneuropathies examined by needle electromyography.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Dostál, O.& Vysata, O.& Pazdera, L.& Procházka, A.& Kopal, J.& Kuchyňka, J.…[et al.]. 2018. Permutation Entropy and Signal Energy Increase the Accuracy of Neuropathic Change Detection in Needle EMG. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130770
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Dostál, O.…[et al.]. Permutation Entropy and Signal Energy Increase the Accuracy of Neuropathic Change Detection in Needle EMG. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2018 (2018), pp.1-5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130770
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Dostál, O.& Vysata, O.& Pazdera, L.& Procházka, A.& Kopal, J.& Kuchyňka, J.…[et al.]. Permutation Entropy and Signal Energy Increase the Accuracy of Neuropathic Change Detection in Needle EMG. Computational Intelligence and Neuroscience. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130770
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130770
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