論文の概要: An Efficient Epileptic Seizure Detection Technique using Discrete Wavelet Transform and Machine Learning Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13811v1
• Date: Sun, 26 Sep 2021 18:30:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-30 06:25:46.692180
• Title: An Efficient Epileptic Seizure Detection Technique using Discrete Wavelet Transform and Machine Learning Classifiers
• Title（参考訳）: 離散ウェーブレット変換と機械学習分類器を用いたてんかん発作検出法
• Authors: Rabel Guharoy, Nanda Dulal Jana and Suparna Biswas
• Abstract要約: 本稿では,離散ウェーブレット変換(DWT)と機械学習分類器を用いたてんかん検出手法を提案する。 DWTは、周波数帯域の異なる信号のより良い分解を提供するため、特徴抽出に使われてきた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This paper presents an epilepsy detection method based on discrete wavelet transform (DWT) and Machine learning classifiers. Here DWT has been used for feature extraction as it provides a better decomposition of the signals in different frequency bands. At first, DWT has been applied to the EEG signal to extract the detail and approximate coefficients or different sub-bands. After the extraction of the coefficients, principal component analysis (PCA) has been applied on different sub-bands and then a feature level fusion technique is used to extract the important features in low dimensional feature space. Three classifiers namely: Support Vector Machine (SVM) classifier, K-Nearest-Neighbor (KNN) classifier, and Naive Bayes (NB) Classifiers have been used in the proposed work for classifying the EEG signals. The proposed method is tested on Bonn databases and provides a maximum of 100% recognition accuracy for KNN, SVM, NB classifiers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,離散ウェーブレット変換(DWT)と機械学習分類器を用いたてんかん検出手法を提案する。 ここでDWTは、異なる周波数帯域における信号のより良い分解を提供するため、特徴抽出に使われてきた。 当初、DWTはEEG信号に適用され、詳細および近似係数または異なるサブバンドを抽出した。 係数の抽出後、主成分分析(pca)が異なるサブバンドに適用され、低次元特徴空間における重要な特徴を抽出するために特徴レベルの融合技術が用いられる。 サポートベクトルマシン(SVM)分類器、K-Nearest-Neighbor(KNN)分類器、ネイブベイズ(NB)分類器の3つの分類器が提案された脳波信号の分類に使用されている。 提案手法はbonnデータベース上でテストされ,kn,svm,nb分類器に対して最大100%の認識精度を提供する。

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