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J-GLOBAL ID：201702232119665158   整理番号：17A0024735

ウェーブレット変換とSVM法に基づくEEG検出【Powered by NICT】

EEG Detection Based on Wavelet Transform and SVM Method

著者 (6件)： Chen Chun ,  Liu Zhichao ,  Li Hongna ,  Zhou Rong ,  Zhang Yong ,  Liu Renkai
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SmartCloud  ページ： 241-247  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： てんかんは脳の過渡的なそして予期しないelectricaldisturbancesを特徴とする慢性neurologicalsyndromesの集合を意味する。頭皮脳波(EEG)isa共通は対策を試験し,脳を電気activityofを記録し,検出と解析てんかん発作で広く使用されている。しかし,視覚検査でEEG波形のthesubtle変化を同定することはしばしば困難である。,そのような微妙な変化のtheidentificationのためにいくつかのインテリジェントアルゴリズムは生物医学engineersto開発と実装のための多数の研究で出現した。wavelettransformとサポートベクトルマシン分類法に基づくaEEG信号解析と予測技法を提案した。Themain手順は動的循環である。者はてんかん異常信号,再訓練と学習前異常データを持つならば技術は,与えられたデータセットをfirsttrain,パラメータの値を得る,thenautomatically多時間は新しい人のbrainsignalsの分解,特性waveofてんかんを持つかどうかを予測し,SVM trainingmodelに人のEEGデータを追加した。法は非常に大きな潜在的用途,患者の初期診断のための応用などを持つ,医師の効率を改善した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 早期診断 ,  サポートベクトルマシン ,  *ウェーブレット変換 ,  予測技法 ,  医師 ,  てんかん ,  学習 ,  視覚検査 ,  信号解析 ,  患者
準シソーラス用語： 分類法 ,  生物医学 ,  てんかん性発作 ,  頭皮上脳波 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (3件)： ウェーブレット変換 ,  SVM ,  EEG