論文の概要: Novel entropy difference-based EEG channel selection technique for automated detection of ADHD

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09493v1
• Date: Mon, 15 Apr 2024 06:31:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 13:48:50.449624
• Title: Novel entropy difference-based EEG channel selection technique for automated detection of ADHD
• Title（参考訳）: ADHDの自動検出のためのエントロピー差分に基づく新しい脳波チャネル選択法
• Authors: Shishir Maheshwari, Kandala N V P S Rajesh, Vivek Kanhangad, U Rajendra Acharya, T Sunil Kumar,
• Abstract要約: 本稿では,エントロピー差(EnD)に基づく脳波(EEG)チャネル選択手法を用いたADHD自動検出手法を提案する。 提案手法では,ADHDの正確な同定のために,最も重要な脳波チャンネルを選択した。 提案手法の精度は99.29%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.974570957415212
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) is one of the common neurodevelopmental disorders in children. This paper presents an automated approach for ADHD detection using the proposed entropy difference (EnD)- based encephalogram (EEG) channel selection approach. In the proposed approach, we selected the most significant EEG channels for the accurate identification of ADHD using an EnD-based channel selection approach. Secondly, a set of features is extracted from the selected channels and fed to a classifier. To verify the effectiveness of the channels selected, we explored three sets of features and classifiers. More specifically, we explored discrete wavelet transform (DWT), empirical mode decomposition (EMD) and symmetrically-weighted local binary pattern (SLBP)-based features. To perform automated classification, we have used k-nearest neighbor (k-NN), Ensemble classifier, and support vectors machine (SVM) classifiers. Our proposed approach yielded the highest accuracy of 99.29% using the public database. In addition, the proposed EnD-based channel selection has consistently provided better classification accuracies than the entropy-based channel selection approach. Also, the developed method
• Abstract（参考訳）: 注意欠陥高活動障害(ADHD)は、小児の神経発達障害の1つである。 本稿では,エントロピー差(EnD)に基づく脳波(EEG)チャネル選択手法を用いたADHD自動検出手法を提案する。 提案手法では,EnDに基づくチャネル選択手法を用いて,ADHDの正確な識別のための最も重要な脳波チャネルを選択した。 次に、選択されたチャンネルから一連の特徴を抽出し、分類器に供給する。 選択したチャネルの有効性を検証するために,3つの特徴セットと分類器を探索した。 具体的には、離散ウェーブレット変換(DWT)、経験モード分解(EMD)および対称重み付き局所二分パターン(SLBP)に基づく特徴について検討した。 自動分類を行うために,k-nearest neighbor (k-NN), Ensemble classifier, Support vectors machine (SVM) classifiersを用いた。 提案手法の精度は99.29%であった。 さらに,提案したEnDチャネル選択法は,エントロピーチャネル選択法よりも優れた分類精度を提供している。 また、その方法も開発されている。

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