The Classification of Valid and Invalid Beats of Three-Dimensional Nystagmus Eye Movement Signals Using Machine Learning Methods
المؤلفون المشاركون
Hirvonen, Timo P.
Joutsijoki, Henry
Aalto, Heikki
Juhola, Martti
المصدر
Advances in Artificial Neural Systems
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-12-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Nystagmus recordings frequently include eye blinks, noise, or other corrupted segments that, with the exception of noise, cannot be dampened by filtering.
We measured the spontaneous nystagmus of 107 otoneurological patients to form a training set for machine learning-based classifiers to assess and separate valid nystagmus beats from artefacts.
Video-oculography was used to record three-dimensional nystagmus signals.
Firstly, a procedure was implemented to accept or reject nystagmus beats according to the limits for nystagmus variables.
Secondly, an expert perused all nystagmus beats manually.
Thirdly, both the machine and the manual results were united to form the third variation of the training set for the machine learning-based classification.
This improved accuracy results in classification; high accuracy values of up to 89% were obtained.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Juhola, Martti& Aalto, Heikki& Joutsijoki, Henry& Hirvonen, Timo P.. 2013. The Classification of Valid and Invalid Beats of Three-Dimensional Nystagmus Eye Movement Signals Using Machine Learning Methods. Advances in Artificial Neural Systems،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-512544
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Juhola, Martti…[et al.]. The Classification of Valid and Invalid Beats of Three-Dimensional Nystagmus Eye Movement Signals Using Machine Learning Methods. Advances in Artificial Neural Systems No. 2013 (2013), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-512544
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Juhola, Martti& Aalto, Heikki& Joutsijoki, Henry& Hirvonen, Timo P.. The Classification of Valid and Invalid Beats of Three-Dimensional Nystagmus Eye Movement Signals Using Machine Learning Methods. Advances in Artificial Neural Systems. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-512544
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-512544
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