Feature extraction of EEG signals for seizure detection using machine learning algorithms
العناوين الأخرى
استخراج السمات من إشارات المخطط الكهربائي لدماغ لاكتشاف النوبات باستخدام التعلم الآلي
مقدم أطروحة جامعية
al-Maraziqah, al-Nawras Mani Muhammad
مشرف أطروحة جامعية
الجامعة
جامعة مؤتة
الكلية
كلية تكنولوجيا المعلومات
القسم الأكاديمي
قسم الحاسوب
دولة الجامعة
الأردن
الدرجة العلمية
ماجستير
تاريخ الدرجة العلمية
2020
الملخص العربي
الصرع هو اضطراب في الجهاز العصبي المركزي حيث يصبح فيه نشاط الدماغ غير طبيعي مما يسبب نوبات أو فترات من السلوك غير العادي، و الأحاسيس، و في بعض الأحيان فقدان الوعي.
يمكن لأي شخص أن يصاب بالصرع يؤثر الصرع على كل من الذكور و الإناث من جميع الأجناس و الأعراق و الأعمار.
تهدف الأطروحة إلى الحصول على نظرة عامة على مدى السنوات القليلة الماضية المجموعة متنوعة من هذه الأساليب بناءً على تصنيف الإحصائيات و تصنيف التعلم الآلي مع عدة أنواع من المصنفات.
أربعة خوارزميات لاستخراج الميزات Min-Max استخراج الميزات (Mix) .
Wavelet Filter Bank Wavelet Packet Decomposition (WPD) Genetic Algorithm-Based Frequency-Domain Feature (WFB) Search GAFDS تم استخدام (SVM) (RF) (DT) (CNN) و (KNN) لتصنيف الصرع و التنبؤ به باستخدام البيانات المستخرجة من مجموعة بيانات.
CHB تظهر النتائج من المصنفات معدل دقة و اعدا باستخدام CNN کمصنف و GAFDS كاستخراج ميزة مع الوصول إلى (97%) و أقل معدل دقة لشجرة القرار يصل إلى (84).
في العمل المستقبلي، يركز البحث بشكل أكبر على أنواع مختلفة من مجالات و دراسات EEG مع توسيع نطاق الدراسة عن طريق إضافة تصنيفات التعلم العميق مجموعات البيانات الرقمية والصورة لتصنيف البيانات بناءً على DL Long-Short-Term-Memoryالقوية.
(TM) و خوارزميات الشبكة العصبية المتكررة (RNN).
الملخص الإنجليزي
Epilepsy is a central nervous system (neurological) disorder in which brain activity becomes abnormal, causing seizures or periods of unusual behavior, sensations, and sometimes loss of awareness.
Anyone can develop epilepsy.
Epilepsy affects both males and females of all races, ethnic backgrounds, and ages.
detecting seizures is a challenge due to difference in humans’ behaviors and brains signals.
The used technology affect detecting the seizures too.
This thesis Aims is to have an overview over the last few years of the wide variety of such approaches based on the taxonomy of statistics and machine learning classification with several types of classifiers.
Four Feature extraction Algorithms Min-Max feature extraction (MniMx), Wavelet Packet Decomposition (WPD), Wavelet Filter Bank (WFB), and Genetic Algorithm-Based Frequency-Domain Feature Search (GAFDS) have been used for supporting the classifier results, the PCA select the best liner results from the four-feature extraction.
Convolution Neural Network (CNN), Decision tree (DT), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and k-Nearest Neighbors (kNN), have been used to classify and predict Epilepsy using the data that been extracted from the CHB-MIT dataset.
The results from the classifiers show a promising accuracy rate using CNN as a classifier and GAFDS as feature extraction with reaching (97%) and the lowest accuracy rate for the decision tree reaching (84%).
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
عدد الصفحات
74
قائمة المحتويات
Table of contents.
Abstract.
Abstract in Arabic.
Chapter One : Introduction.
Chapter Two : Literature review.
Chapter Three : Research methodology.
Chapter Four : Implementation and experiment work.
References.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Maraziqah, al-Nawras Mani Muhammad. (2020). Feature extraction of EEG signals for seizure detection using machine learning algorithms. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Mutah University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1340209
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Maraziqah, al-Nawras Mani Muhammad. Feature extraction of EEG signals for seizure detection using machine learning algorithms. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Mutah University. (2020).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1340209
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Maraziqah, al-Nawras Mani Muhammad. (2020). Feature extraction of EEG signals for seizure detection using machine learning algorithms. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Mutah University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1340209
لغة النص
الإنجليزية
نوع البيانات
رسائل جامعية
رقم السجل
BIM-1340209
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