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본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions; NEWFM) 기반의 웨이블릿 변환(wavelet transform)과 힐버트 변환(Hilbert transform)에 의해 추출한 첨점(peak)을 사용하여 뇌파(EEG)로부터 정상 파형과 간질 파형을 분류하는 새로운 방안을 제안하였다. NEWFM의 입력을 추출하는데 다음과 같은 3개의 단계가 수행되었다. 첫 번째 단계에서는 뇌파로부터 잡음을 제거하기 위해서 웨이블릿 변환을 사용하였다. 두 번째 단계에서는 웨이블릿 계수로부터 첨점(peak)을 추출하기 위해서 힐버트 변환을 사용하였다. 또한 크기가 큰 첨점을 추출하기 위해서 첨점의 평균값보다 큰 첨점만을 선택하였다. 세 번째 단계에서는 통계적 방법을 이용하여 첨점으로부터 NEWFM의 입력으로 사용할 16개의 특징을 추출하였다. NEWFM은 이들 16개의 특징을 입력으로 사용하여 99.25%, 99.4%, 99%의 정확도, 특이도, 민감도를 각각 구하였다. 향후 연구에서는 특징선택을 이용하여 16개의 특징으로부터 좋은 특징을 선택하여 정확도를 향상시킬 계획이다.
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Korean Neurological Association / 2007 / Neurology / Koonja Publishing Co
R. Sharma / 2015 / Classification of epileptic seizures in EEG signals based on phase space representation of intrinsic mode functions / Expert Systems with Applications 42(3):1106~1117
N. F. Güler / 2005 / Recurrent neural networksemploying Lyapunov exponents for EEG signal classification / Expert Systems with Applications 29(3):506~514
E. D. Übeyli / 2010 / Lyapunov exponents/probabilistic neuralnetworks for analysis of EEG signals / Expert Systems withApplications 37(2):985~992
Korean Neurological Association / 2007 / Neurology / Koonja Publishing Co
R. Sharma / 2015 / Classification of epileptic seizures in EEG signals based on phase space representation of intrinsic mode functions / Expert Systems with Applications 42(3):1106~1117
N. F. Güler / 2005 / Recurrent neural networksemploying Lyapunov exponents for EEG signal classification / Expert Systems with Applications 29(3):506~514
E. D. Übeyli / 2010 / Lyapunov exponents/probabilistic neuralnetworks for analysis of EEG signals / Expert Systems withApplications 37(2):985~992
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