論文の概要: Epileptic seizure prediction using Pearson's product-moment correlation coefficient of a linear classifier from generalized Gaussian modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01359v1
• Date: Tue, 2 Jun 2020 02:49:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 00:46:25.859642
• Title: Epileptic seizure prediction using Pearson's product-moment correlation coefficient of a linear classifier from generalized Gaussian modeling
• Title（参考訳）: 一般化ガウスモデルを用いた線形分類器のピアソン積-モーメント相関係数を用いたてんかん発作予測
• Authors: Antonio Quintero-Rincon, Carlos D'Giano, Marcelo Risk
• Abstract要約: 我々はPearsonの製品モーメント相関係数を用いてててんかん性脳波信号の発作発生と非発作発生の相関を予測した。 我々のモデルは、てんかん発作の検出のためのピアソンの積-モーメント相関係数でスケールできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To predict an epileptic event means the ability to determine in advance the time of the seizure with the highest possible accuracy. A correct prediction benchmark for epilepsy events in clinical applications is a typical problem in biomedical signal processing that helps to an appropriate diagnosis and treatment of this disease. In this work, we use Pearson's product-moment correlation coefficient from generalized Gaussian distribution parameters coupled with a linear-based classifier to predict between seizure and non-seizure events in epileptic EEG signals. The performance in 36 epileptic events from 9 patients showing good performance with 100% of effectiveness for sensitivity and specificity greater than 83% for seizures events in all brain rhythms. Pearson's test suggests that all brain rhythms are highly correlated in non-seizure events but no during the seizure events. This suggests that our model can be scaled with the Pearson's product-moment correlation coefficient for the detection of epileptic seizures.
• Abstract（参考訳）: てんかん事象を予測することは、発作の時刻を可能な限り高い精度で事前に判断する能力を意味する。 臨床応用におけるてんかんの正確な予測基準は、この疾患の適切な診断と治療に役立つ生体信号処理における典型的な問題である。 本研究では,一般ガウス分布パラメータと線形型分類器を組み合わせたpearsonの積-モーメント相関係数を用いててんかん脳波信号の発作と非サイズレ事象の予測を行う。 全脳リズムの発作の83%以上の感度と特異性に100%の有効性を示した9例のてんかん発作36例の成績は,全脳リズムの発作の83%以上であった。 ピアソンの検査では、全ての脳のリズムは非正弦波の事象と高い相関性があるが、発作の出来事では起こらないことが示唆された。 このことから,本モデルはてんかん発作検出のためのピアソン積-モーメント相関係数を用いて拡張可能であることが示唆された。

関連論文リスト

• Epilepsy Seizure Detection and Prediction using an Approximate Spiking Convolutional Transformer [12.151626573534001]
  本稿では, てんかん発作セグメントを検出し, 予測するために, ニューロモルフィック・スパイキング・コンボリューション・トランス (Spking Convolutional Transformer) を提案する。 ボストン小児病院-MIT(CHB-MIT)脳波データセットを用いたスパイキング・コンフォーマーモデルによる評価結果について報告する。 生の脳波データを入力として使用することにより、提案されたスパイキングコンフォーマーの平均感度は94.9%、特異度は99.3%に達した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-21T19:23:56Z)
• Quantifying predictive uncertainty of aphasia severity in stroke patients with sparse heteroscedastic Bayesian high-dimensional regression [49.504432873468254]
  高次元データに対する疎線型回帰法は、通常、残留物が一定の分散を持つと仮定するが、これは実際には破ることができる。 本稿では,ヘテロセダスティック分割経験的ベイズ期待条件最大化アルゴリズムを用いて,高次元ヘテロセダスティック線形回帰モデルを推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-15T22:06:29Z)
• Statistical Efficiency of Score Matching: The View from Isoperimetry [96.65637602827942]
  本研究では, スコアマッチングの統計的効率と推定される分布の等尺性との間に, 密接な関係を示す。 これらの結果はサンプル状態と有限状態の両方で定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T06:09:01Z)
• EEG Signal Processing using Wavelets for Accurate Seizure Detection through Cost Sensitive Data Mining [2.7907613804877283]
  本稿では,アセプション検出のためのウェーブレットの特性に依存するアプローチを提案する。 我々は、信号ノイズを低減するために、最大オーバーラップ離散ウェーブレット変換を利用する。 我々は、再構成されたノイズ低減信号、電極接続、情報伝達の効率から導かれる基本的統計パラメータを用いて属性空間を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-22T01:40:51Z)
• An End-to-End Deep Learning Approach for Epileptic Seizure Prediction [4.094649684498489]
  畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたエンドツーエンドディープラーニングソリューションを提案する。 総合感度、誤予測率、受信機動作特性曲線下の面積は、それぞれ2つのデータセットで93.5%、0.063/h、0.981、98.8%、0.074/h、0.988に達する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-17T05:49:43Z)
• Bootstrapping Your Own Positive Sample: Contrastive Learning With Electronic Health Record Data [62.29031007761901]
  本稿では,新しいコントラスト型正規化臨床分類モデルを提案する。 EHRデータに特化した2つのユニークなポジティブサンプリング戦略を紹介します。 私たちのフレームワークは、現実世界のCOVID-19 EHRデータの死亡リスクを予測するために、競争の激しい実験結果をもたらします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T06:02:04Z)
• MSED: a multi-modal sleep event detection model for clinical sleep analysis [62.997667081978825]
  ポリソムノグラムで睡眠イベントを共同検出する,単一のディープニューラルネットワークアーキテクチャを設計した。 モデルの性能は,F1,精度,リコールスコア,および指標値と臨床値との相関で定量化した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-07T13:08:44Z)
• Bayesian prognostic covariate adjustment [59.75318183140857]
  疾患の結果に関する歴史的データは、様々な方法で臨床試験の分析に組み込むことができる。 我々は, 予測モデルからの予後スコアを用いて, 治療効果推定の効率を向上する既存の文献に基づいて構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-24T05:19:03Z)
• Increasing the efficiency of randomized trial estimates via linear adjustment for a prognostic score [59.75318183140857]
  ランダム化実験による因果効果の推定は臨床研究の中心である。 歴史的借用法のほとんどは、厳格なタイプiエラー率制御を犠牲にして分散の削減を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-17T21:10:10Z)
• Patient-independent Epileptic Seizure Prediction using Deep Learning Models [39.19336481493405]
  発作予知システムの目的は、発作が起こる前に起こる前頭前脳のステージを正常に識別することである。 患者に依存しない発作予測モデルは、データセット内の複数の被験者に正確なパフォーマンスを提供するように設計されている。 患者に依存しない2つの深層学習アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-18T23:13:48Z)
• Patient-Specific Seizure Prediction Using Single Seizure Electroencephalography Recording [16.395309518579914]
  本稿では、ウェーブレット変換されたEEGテンソルを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をベースネットワークとし、脳波の変化点を検出するシームズニューラルネットワークに基づく発作予測手法を提案する。 本手法では, 発作予知に複数の発作を応用したモデルに比較して, 10分未満の先天的および間天的データに翻訳する訓練に1回の発作しか必要としない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-14T03:45:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。