- Tytuł:
-
Klasyfikacja słuchowych potencjałów wywołanych w oparciu o dekompozycję falkową i sieć SVM
Classification of Auditory Evoked Potentials based on the wavelet decomposition and SVM network - Autorzy:
-
Suchocki, M.
Dobrowolski, A.
Majda-Zdancewicz, E.
Tomczykiewicz, K. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/210448.pdf
- Data publikacji:
- 2015
- Wydawca:
- Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
- Tematy:
-
inżynieria biomedyczna
słuchowe potencjały wywołane pnia mózgu
dekompozycja falkowa
sieć wektorów nośnych
biomedical engineering
brainstem auditory evoked potentials
wavelet decomposition
support vector machine (SVM) - Opis:
-
W elektrofizjologicznej ocenie słuchu oraz diagnozowaniu uszkodzeń pnia mózgu najczęściej wykorzystuje się słuchowe potencjały wywołane pnia mózgu o krótkiej latencji. Charakteryzują się one kolejno ułożonymi w funkcji czasu maksimami, zwanymi załamkami lub falami. Morfologia przebiegu, a w szczególności zależności czasowe i amplitudowe poszczególnych załamków, umożliwiają neurologowi postawienie diagnozy, co nie jest zadaniem prostym. Wymaga od neurologa doświadczenia, skupienia uwagi i bardzo dobrej percepcji. W celu wsparcia procesu diagnostycznego autorzy opracowali algorytm realizujący zautomatyzowaną klasyfikację słuchowych potencjałów wywołanych do grupy przypadków patologicznych i fizjologicznych, z czułością i specyficznością określoną na niezależnej grupie testowej liczącej 50 przypadków, wynoszącą odpowiednio 84% i 88%.
For electrophysiological hearing assessment and diagnosis of brain stem lesions, the most often used are auditory brainstem evoked potentials of short latency. They are characterized by successively arranged maxima as a function of time, called waves. Morphology of the course, in particular, the timing and amplitude of each wave, allow a neurologist to make diagnose, what is not an easy task. A neurologist should be experienced, concentrated, and should have very good perception. In order to support his diagnostic process, the authors have developed an algorithm implementing the automated classification of auditory evoked potentials to the group of pathological and physiological cases, the sensitivity and specificity determined for an independent test group (of 50 cases) of respectively 84% and 88%. - Źródło:
-
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2015, 64, 4; 117-129
1234-5865 - Pojawia się w:
- Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł