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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Younghak Shin (LGCNS) Jin-Taek Seong (Mokpo National University)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제12권 제5호
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)

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