文献

J-GLOBAL ID：201802246650146894   整理番号：18A0443763

EEG信号からのてんかん発作検出における同調TQWTパラメータの影響【Powered by NICT】

Effect of tuning TQWT parameters on epileptic seizure detection from EEG signals

著者 (1件)： Abdel-Ghaffar Eman A. (Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering Shoubra, Benha University, Cairo, Egypt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCES  ページ： 47-51  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,てんかん発作を検出するための用いて脳波(EEG)信号の解析に可変Q値ウェーブレット変換(TQWT)パラメータを調整することの効果を調べた。公に利用可能なBonn大学データベースをこの研究で使用する,十五種の異なる組合せを調べた。TQWTは各EEG信号を分解する帯域制限された信号(サブバンド)の貴重なセットに使用され,Qパラメータの値は六~二十二1~四とサブバンドの数(J)から調整した。二統計的特徴は全信号エネルギーの最も高い比率を持つサブバンドから抽出した。K最近傍(K NN)はEEG信号の分類のいずれか発作または発作に使用した。著者らの結果は,増加Qの値は分類精度を向上させ,最良の結果は,Qが二で達成された明らかにした。Copyright 2018 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： ウェーブレット変換 ,  Q値 ,  データベース ,  帯域制限 ,  *発作 ,  *同調 ,  脳波
準シソーラス用語： 分類精度 ,  統計的特徴 ,  サブバンド ,  *てんかん性発作 ,  *脳波信号 , 【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)： EEG信号 ,  てんかん発作 ,  同調 ,  パラメータ