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J-GLOBAL ID：202202260047245467   整理番号：22A0978694

てんかん発作検出のための短期Fourier変換を用いた人工ニューラルネットワークモデル【JST・京大機械翻訳】

Artificial Neural Network Model Using Short-Term Fourier Transform for Epilepsy Seizure Detection

著者 (7件)： Barneih Feras (University of Sharjah,Research Institute of Science and Engineering (RISE),Sharjah,UAE) ,  Nasir Nida (University of Sharjah,Research Institute of Science and Engineering (RISE),Sharjah,UAE) ,  Alshaltone Omar (University of Sharjah,Research Institute of Science and Engineering (RISE),Sharjah,UAE) ,  Qatmah Mahmoud (University of Sharjah,Research Institute of Science and Engineering (RISE),Sharjah,UAE) ,  Bonny Talal (University of Sharjah,Research Institute of Science and Engineering (RISE),Sharjah,UAE) ,  Shabi Mohammad Al (University of Sharjah,Research Institute of Science and Engineering (RISE),Sharjah,UAE) ,  Al-Shammaa Ahmed (University of Sharjah,Research Institute of Science and Engineering (RISE),Sharjah,UAE)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ASET  ページ： 1-5  発行年： 2022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,それらの生活において何時でも誰も打撃できる神経疾患である。しかし,てんかんの人々はまれな発作に頻繁に経験し,死亡をもたらす。脳波(EEG)信号を用いて,この状態を診断する。本論文では,短期Fourier変換(STFT)と統計的特徴抽出の支援により,5つのEEG周波数帯(すなわち,デルタ,θ,アルファ,ベータ,ガンマ)を用いててんかん発作を検出する人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルを提案した。モデルの性能を評価するために,異なる性能計量を計算した。モデルは,いくつかの事例で100%まで精度を達成した。Copyright 2022 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： *Fourier変換 ,  脳波 ,  *ニューラルネットワーク ,  *てんかん ,  神経系疾患 ,  *発作
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  *てんかん性発作 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： てんかん発作 ,  短期 ,  Fourier変換 ,  人工ニューラルネットワークモデル