文献

J-GLOBAL ID：202002238382220262   整理番号：20A1243446

てんかん発作検出:短時間Fourier変換を用いたEEG信号におけるガンマバンドの性能解析【JST・京大機械翻訳】

Epileptical Seizure Detection: Performance analysis of gamma band in EEG signal Using Short-Time Fourier Transform

著者 (4件)： Sameer Mustafa (National Institute of Technology Patna,Department of Electronics and Communication Engineering,Bihar,India) ,  Gupta Akash Kumar (Birla Institute of Technology,Department of Electronics and Communication Engineering,Jharkhand,India) ,  Chakraborty Dr. Chinmay (Birla Institute of Technology,Department of Electronics and Communication Engineering,Jharkhand,India) ,  Gupta Dr. Bharat (National Institute of Technology Patna,Department of Electronics and Communication Engineering,Bihar,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： WPMC  ページ： 1-6  発行年： 2019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： EEG信号は,感情,注意睡眠段階などの人間活動を代表する様々な周波数帯からなり,てんかん発作の検出には,様々なEEGセグメントに基づいて分類を行う必要がある。本論文は,短時間Fourier変換(STFT)を用いたEEG信号におけるγバンドの性能解析を提示した。また,それは様々な分類法の比較を与えて,いくつかの分類技術で非常に良い精度を達成する。STFT,ガンマ周波数帯の抽出,統計的特徴抽出のような次の段階で分析を行い,最終的に分類器に適用した。本論文では,STFTを用いて得られた2次元データから統計的特徴を抽出し,てんかんに対する高周波帯における分類を行った。ここでは,提案したランダムフォレスト(RF)分類器は90%の精度を達成した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *てんかん ,  HF【周波数】 ,  二次元 ,  周波数帯 ,  性能分析
準シソーラス用語： *てんかん性発作 ,  ランダムフォレスト ,  *脳波信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： てんかん発作 ,  短時間Fourier変換 ,  EEG信号 ,  性能解析