Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Analysis of epileptic EEG signals by using dynamic mode decomposition and spectrum

Tytuł:
Analysis of epileptic EEG signals by using dynamic mode decomposition and spectrum
Autorzy:
Karabiber Cura, Ozlem
Akan, Aydin
Data publikacji:
2021
Słowa kluczowe:
dynamic mode decomposition
DMD
electroencephalogram
EEG
epilepsy
epileptic seizure classification
machine learning
elektroencefalogram
epilepsja
uczenie maszynowe
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Dynamic mode decomposition (DMD) is a new matrix decomposition method proposed as an iterative solution to problems in fluid flow analysis. Recently, DMD algorithm has successfully been applied to the analysis of non-stationary signals such as neural recordings. In this study, we propose single-channel, and multi-channel EEG based DMD approaches for the analysis of epileptic EEG signals. We investigate the possibility of utilizing the ‘‘DMD Spectrum’’ for the classification of pre-seizure and seizure EEG segments. We introduce higher-order DMD spectral moments and DMD sub-band powers, and extract them as features for the classification of epileptic EEG signals. Experiments are conducted on multi-channel EEG signals collected from 16 epilepsy patients. Single-channel, and multi-channel EEG based DMD approaches have been tested on epileptic EEG data recorded from only right, only left, and both brain hemisphere channels. Performance of various classifiers using the proposed DMD-Spectral based features are compared with that of traditional spectral features. Experimental results reveal that the higher order DMD spectral moments and DMD sub-band power features introduced in this study, outperform the analogous spectral features calculated from traditional power spectrum.
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies