Search
Адаптивная сегментация сигналов электроэнцефалограмм на основе нейронных сетей
View/
Date
2007Publisher
БрГТУUDC
004.8.032.26Citation
Безобразова, С. В. Адаптивная сегментация сигналов электроэнцефалограмм на основе нейронных сетей / С. В. Безобразова, В. А. Головко, В. В. Лаврентьев // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2007. – № 5. – С. 22–26.Abstract
Проведен анализ существующих методов сегментирования данных. Предложен нейросетевой подход к сегментации сигналов. Сегменты идентифицируются по уровню хаоса на участке сигнала. Рассмотрен способ решения проблемы выбора временного масштаба при помощи исследования сегментируемых рядов и выделения возможного наименьшего размера сегмента. Адаптивная сегментация на основе нейронных сетей позволяет повысить точность обнаружения эпилептиформной активности в сигнале ЭЭГ, так как применение сегментации предполагает определение длительности соответствующего сегмента.
Annotation in another language
Existence methods of the data segmentation are analyzed. The neural network approach for the signals segmentation is proposed. Segments are identified by a level of chaos on an interval of the signal. We consider a solution of the time scaling problem by the initial signals examination and the minimum size estimation of a segment. The segmentation applying calculates a length of segments; therefore the adaptive segmentation based on neural networks allows accuracy of epileptiform activity detection in EEG signal increased.
Collection
- 2007 [32]
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция-Некоммерчески») 4.0 Всемирная.