Epileptic Seizure Detection in EEG Signals Based on Fractal Index
محل انتشار: چهارمین کنفرانس ملی و دومین کنفرانس بین المللی پژوهش های کاربردی در مهندسی برق، مکانیک و مکاترونیک
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 396
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ELEMECHCONF04_470
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1396
چکیده مقاله:
One of the most common disorders is epilepsy that approximately 1% of people worldwide are suffering from it. Electroencephalogram (EEG) contains great information about epilepsy, therefore, analysis of EEG can determine the epileptic seizures. In this paper, we propose an efficient method to epileptic seizure detection in EEG signals. After preprocessing and removing frequencies higher than 60 Hz, four-level discrete wavelet transform (DWT) is used to extract five EEG subbands, delta (), theta (), alpha (α), beta (), and gamma (). After that, fractal index is calculated for each subband considering three different methods. In this way, feature vector constructed with 15 features. Finally, these feature are given to support vector classifier (SVM) with different kernels is used to distinguish inter-ictal EEG signal and ictal EEG signals. The results demonstrate that polynomial order of two and Gaussian kernels achieves the highest classification accuracy equals 98.3%. These results demonstrate that proposed method is an efficient method to detect epileptic seizure from EEG signals.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Akbar Asgharzadeh
Department of Electrical Engineering, Urmia University, Urmia, Iran
Mehdi Chehel Amirani
Department of Electrical Engineering, Urmia University, Urmia, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :