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J-GLOBAL ID：201702237372755747   整理番号：17A1260619

再発性畳込みニューラルネットワークを用いたてんかん発作予測【Powered by NICT】

Epileptic seizure prediction with recurrent convolutional neural networks

著者 (2件)： Ozcan Ahmet Remzi (Bursa Teknik Ueniversitesi Mekatronik Muehendisligi Boeluemue, Bursa, Tuerkiye) ,  Erturk Sarp (Kocaeli Ueniversitesi Elektronik ve Haberles,me Muehendisligi Boeluemue, Kocaeli, Tuerkiye)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SIU  ページ： 1-4  発行年： 2017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： 本論文では,てんかん発作を予測のための再帰畳込みニューラルネットワークの使用を提案した。てんかん発作を予測するための有効な方法は,てんかん発作を予防または軽減する診断および治療法の設計のために開発する必要がある。研究は,てんかん発作はてんかん性ネットワークにおける時間的および空間的に開発されたプロセスの結果として現れることを示した。測定の様々な線形および非線形の手法を用いた多くの研究において,結果は,てんかん発作が起こる前に測定を区別したことである。本研究では,マルチチャネルEEG信号から異なる方法で抽出された特徴は電極の配置に依存して投影することによりマルチスペクトル画像系列に変換した。再帰畳込みニューラルネットワークはてんかん発作前マルチチャネルEEG信号の空間的および時間的相関を明らかにするために,得られたマルチスペクトル画像シーケンスで訓練される。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： *予測 ,  *ネットワーク ,  再発 ,  線形性 ,  *畳込み ,  治療法 ,  *ニューラルネットワーク ,  *てんかん
準シソーラス用語： 画像列 ,  多重スペクトル ,  マルチスペクトル画像 ,  脳波信号 ,  マルチチャネル ,  *てんかん性発作 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 再発 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  てんかん発作 ,  予測