論文の概要: EEG Signal Processing using Wavelets for Accurate Seizure Detection through Cost Sensitive Data Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13818v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 01:40:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-10 15:29:32.854448
• Title: EEG Signal Processing using Wavelets for Accurate Seizure Detection through Cost Sensitive Data Mining
• Title（参考訳）: 費用に敏感なデータマイニングによる正確な発作検出のためのウェーブレットを用いた脳波信号処理
• Authors: Paul Grant and Md Zahidul Islam
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7907613804877283
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Epilepsy is one of the most common and yet diverse set of chronic neurological disorders. This excessive or synchronous neuronal activity is termed seizure. Electroencephalogram signal processing plays a significant role in detection and prediction of epileptic seizures. In this paper we introduce an approach that relies upon the properties of wavelets for seizure detection. We utilise the Maximum Overlap Discrete Wavelet Transform which enables us to reduce signal noise Then from the variance exhibited in wavelet coefficients we develop connectivity and communication efficiency between the electrodes as these properties differ significantly during a seizure period in comparison to a non-seizure period. We use basic statistical parameters derived from the reconstructed noise reduced signal, electrode connectivity and the efficiency of information transfer to build the attribute space. We have utilised data that are publicly available to test our method that is found to be significantly better than some existing approaches.
• Abstract（参考訳）: てんかんは、慢性神経疾患の最も一般的かつ多様なセットの1つである。 この過剰または同期的な神経活動は発作と呼ばれる。 脳波信号処理はてんかん発作の検出と予測に重要な役割を果たしている。 本稿では,発作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。 信号ノイズを低減できる最大オーバーラップ離散ウェーブレット変換を用いて、ウェーブレット係数に表される分散から、これらの特性が非正弦周期と比較して差が大きいため、電極間の接続性と通信効率が向上する。 特性空間の構築には,再構成ノイズ低減信号,電極接続,情報伝達効率などに基づく基本的な統計パラメータを用いる。 既存の手法よりもはるかに優れていると判明した,我々のメソッドをテストするために公開されているデータを利用した。

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