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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 521 - 528 (8page)
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Epilepsy is one of the most prevalent neurological diseases. Electroencephalogram (EEG) signals are widely used for monitoring and diagnosis tool for epileptic seizure. Typically, a huge amount of EEG signals is needed, where they are visually examined by experienced clinicians. In this study, we propose a simple automatic seizure detection framework using intracranial EEG signals. We suggest a sparse approximation based classification (SAC) scheme by solving overdetermined system. L1-norm minimization algorithms are utilized for efficient sparse signal recovery. For evaluation of the proposed scheme, the public EEG dataset obtained by five healthy subjects and five epileptic patients is utilized. The results show that the proposed fast L1-norm minimization based SAC methods achieve the 99.5% classification accuracy which is 1% improved result than the conventional L2 norm based method with negligibly increased execution time (42msec).
목차
Abstract
1. Introduction
2. Material and Methods
3. Results and Discussion
4. Conclusion
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Epilepsy Fact Sheet / Epilepsy Fact Sheet / World Health Organization
K. Lehnertz / 2003 / Seizure prediction by nonlinear EEG analysis / IEEE Eng. Med. Biol. Mag 22:57~63
A. Liu / 1992 / Detection of neonatal seizures through computerized EEG analysis / Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol 82:30~37
R. G. Andrzejak / 2001 / Indications of non-linear deterministic and finite dimensional structures in time series of brain electrical activity : Dependence on recording region and brain state / Phys. Rev. E 64
L. Guo / 2010 / Automatic epileptic seizure detection in EEGs based on line length feature and artificial neural networks / J. Neurosci. Methods 191:101~109
K. Lehnertz / 2003 / Seizure prediction by nonlinear EEG analysis / IEEE Eng. Med. Biol. Mag 22:57~63
A. Liu / 1992 / Detection of neonatal seizures through computerized EEG analysis / Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol 82:30~37
R. G. Andrzejak / 2001 / Indications of non-linear deterministic and finite dimensional structures in time series of brain electrical activity : Dependence on recording region and brain state / Phys. Rev. E 64
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