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Epileptic Seizure Prediction Using Convolutional Neural Networks and Fusion Features on Scalp EEG Signals 두피 뇌파 신호에서 합성곱 신경망과 융합 특징을 이용한 간질 발작 예측

Qixin LAN, Bin YAO, Tao QING

  • 조회수

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요약 :

간질 발작 예측은 임상 간질 치료에서 중요한 연구 주제로, 간질 환자와 의료진에게 예방 조치를 취할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다. EEG는 뇌 활동을 연구하는 데 일반적으로 사용되는 도구로, 뇌의 전기적 방전을 기록합니다. 머신 러닝 알고리즘을 기반으로 한 많은 연구가 EEG 신호를 사용하여 과제를 해결하기 위해 제안되었습니다. 이 연구에서는 발작 전 상태와 발작 간 상태 간의 이진 분류를 위해 합성 신경망과 두피 EEG를 기반으로 하는 새로운 발작 예측 모델을 제안합니다. 단시간 푸리에 변환을 사용하여 원시 EEG 신호를 STFT 격막으로 변환하여 모델의 입력으로 적용했습니다. 융합 특징은 측면 출력 구성을 통해 얻었으며 모델을 훈련하고 테스트하는 데 사용했습니다. 테스트 결과에 따르면 모델은 융합 특징에 따라 민감도와 FPR 모두에서 비슷한 결과를 얻을 수 있습니다. 제안된 환자별 모델은 EEG 분류를 위한 발작 예측 시스템에 사용할 수 있습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E106-D No.5 pp.821-823
발행일
2023/05/01
공개일
2022/05/27
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2022DLL0002
원고의 종류
Special Section LETTER (Special Section on Deep Learning Technologies: Architecture, Optimization, Techniques, and Applications)
범주
스마트 헬스 케어

작성자

Qixin LAN
  Xiamen University
Bin YAO
  Xiamen University
Tao QING
  Xiamen University

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