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J-GLOBAL ID：201802289021792901   整理番号：18A0444473

離散ウェーブレット変換に基づくサポートベクトルマシンを用いたてんかん発作検出【Powered by NICT】

Epileptic seizure detection using discrete wavelet transform based support vector machine

著者 (4件)： Deshmukh Prashant (Veermata Jijabai Technological Institute (VJTI), Mumbai - 400019, India) ,  Ingle Rahul (Veermata Jijabai Technological Institute (VJTI), Mumbai - 400019, India) ,  Kehri Vikram (Veermata Jijabai Technological Institute (VJTI), Mumbai - 400019, India) ,  Awale R. N. (Veermata Jijabai Technological Institute (VJTI), Mumbai - 400019, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCSP  ページ： 1933-1937  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： 本研究では,連続EEG信号からのてんかん発作の存在のための効果的な方法は,機械学習アルゴリズムを用いて行った。EEG信号からのてんかん発作の検出のための研究は三段階で行った。第一段階では,DWTはEEG信号分解その対応するサブバンドに使用されている。第二段階では,各サブバンドから統計的特徴の抽出とてんかん発作と正常にEEG信号の最終的な分類は,SVMを用いて行った。実験的解析の結果は,提案した方法は,EEG信号からのてんかん発作の検出のための優れていることがわかる。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： 学習アルゴリズム ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 統計的特徴 ,  サブバンド ,  *離散ウェーブレット変換 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 生体計測  (EL03020C) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 離散ウェーブレット変換 ,  サポートベクトルマシン ,  てんかん発作