- Tytuł:
-
Comparison of the EEG Signal Classifiers LDA, NBC and GNBC Based on Time-Frequency Features
Porównanie klasyfikatorów LDA, NBC i GNBC sygnału EEG stosujących cechy czasowo-częstotliwościowe - Autorzy:
-
Szuflitowska, B.
Orłowski, P. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/275175.pdf
- Data publikacji:
- 2017
- Wydawca:
- Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
- Tematy:
-
electroencephalograph classification
machine learning
short-time Fourier transform
time-frequency analysis
elektroencefalografia
klasyfikacja
uczenie maszynowe
krótkoczasowa transformata Fouriera
analiza czasowo-częstotliwościowa - Opis:
-
EEG signals are non-stationary and used to study the activities of the brain in pathology. Epilepsy belongs to the most common neurological diseases. In the paper, real EEG sequences described by a doctor as normal and epileptic (ictal and interictal) are used. In classification process these sequences are divided into training and testing subsets. The classification are performed using Short-Time Fourier Transform. Based on obtained spectrum four features have been extracted. The study presents experiments based on the analysis and classification of EEG signals using various methods, including Linear Discriminant Analysis, Naive Bayes Classifier and Gaussian Naive Bayes Classifier. The results indicated that used techniques a potential to be applied within an automatic neurologic diseases diagnosis system and could thus further increase the number of correct diagnoses.
Sygnały EEG są z definicji niestacjonarne i stosowane do badania aktywności mózgu w patologii. Epilepsja należy do najczęstszych chorób neurologicznych. W pracy użyto rzeczywistych sekwencji EEG określonych przez lekarza jako stan normalny oraz padaczka (stany napadowe oraz międzynapadowe). W procesie klasyfikacji sygnały zostały podzielone na dwa podzbiory – uczący oraz testujący. Klasyfikacja została przeprowadzona za pomocą krótkotrwałej transformaty Fouriera. Na podstawie otrzymanego widma dokonano ekstrakcji czterech cech. Badanie przedstawia eksperymenty oparte na analizie i klasyfikacji sygnałów EEG za pomocą różnych metod, w tym Liniowej Analizy Dyskryminacyjnej, Naiwnego Klasyfikatora Bayesa oraz Naiwnego Klasyfikatora Bayesa dla rozkładu Gaussa. Wyniki pokazują, że użyty algorytm może być potencjalnie stosowany w automatycznej diagnostyce schorzeń neurologicznych i może w przyszłości zwiększyć liczbę poprawnie stawianych diagnoz. - Źródło:
-
Pomiary Automatyka Robotyka; 2017, 21, 2; 39-45
1427-9126 - Pojawia się w:
- Pomiary Automatyka Robotyka
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł