Epileptic Seizure Prediction Using CSP and LDA for Scalp EEG Signals
المؤلفون المشاركون
Alshebeili, Saleh
Alotaiby, Turky N.
Alotaibi, Faisal M.
Alrshoud, Saud R.
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-10-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper presents a patient-specific epileptic seizure predication method relying on the common spatial pattern- (CSP-) based feature extraction of scalp electroencephalogram (sEEG) signals.
Multichannel EEG signals are traced and segmented into overlapping segments for both preictal and interictal intervals.
The features extracted using CSP are used for training a linear discriminant analysis classifier, which is then employed in the testing phase.
A leave-one-out cross-validation strategy is adopted in the experiments.
The experimental results for seizure prediction obtained from the records of 24 patients from the CHB-MIT database reveal that the proposed predictor can achieve an average sensitivity of 0.89, an average false prediction rate of 0.39, and an average prediction time of 68.71 minutes using a 120-minute prediction horizon.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Alotaiby, Turky N.& Alshebeili, Saleh& Alotaibi, Faisal M.& Alrshoud, Saud R.. 2017. Epileptic Seizure Prediction Using CSP and LDA for Scalp EEG Signals. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139834
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Alotaiby, Turky N.…[et al.]. Epileptic Seizure Prediction Using CSP and LDA for Scalp EEG Signals. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139834
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Alotaiby, Turky N.& Alshebeili, Saleh& Alotaibi, Faisal M.& Alrshoud, Saud R.. Epileptic Seizure Prediction Using CSP and LDA for Scalp EEG Signals. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139834
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1139834
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