| dc.contributor | Брестский государственный технический университет | ru_RU |
| dc.contributor | Brest State Technical University | ru_RU |
| dc.contributor.author | Головко, Владимир Адамович | |
| dc.contributor.author | Лаврентьева, Светлана Владимировна | |
| dc.coverage.spatial | Брест | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2019-09-19T09:01:37Z | |
| dc.date.available | 2019-09-19T09:01:37Z | |
| dc.date.issued | 2011 | |
| dc.identifier.citation | Головко, В. А. Нейросетевой анализ электроэнцефалограмм для обнаружения эпилептической активности / В. А. Головко, С. В. Лаврентьева
// Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2011. – № 5. – С. 2–9. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://rep.bstu.by/handle/data/1336 | |
| dc.description | GOLOVKO V.A., LAURENTSYEVA S.V. The neural-net analysis of electroencephalogram for epileptic activity detection | ru_RU |
| dc.description.abstract | В статье представлена нейросетевая система обнаружения эпилептической
активности на основе анализа сигналов ЭЭГ. Разработанная
система позволяет выделять временные сегменты в сигналах
ЭЭГ с эпилептической активностью и определять зоны появления
эпилептической активности. Основными преимуществами предложенной
диагностической системы определения эпилептической активности является высокая точность классификации 99,6% при малой вероятности ложных срабатываний, равной 0,003, и отсутствие
предварительного обучения на эталонных данных. Представлены
результаты экспериментов, показывающие эффективность разработанного
подхода. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БрГТУ | ru_RU |
| dc.relation.ispartofseries | Физика, математика, информатика; | |
| dc.subject | информационные технологии | ru_RU |
| dc.subject | information technology | ru_RU |
| dc.subject | прикладные системы | ru_RU |
| dc.subject | интеллектуальные системы | ru_RU |
| dc.subject | искусственный интеллект | ru_RU |
| dc.subject | application systems | ru_RU |
| dc.subject | intelligent systems | ru_RU |
| dc.subject | artificial intelligence | ru_RU |
| dc.title | Нейросетевой анализ электроэнцефалограмм для обнаружения эпилептической активности | ru_RU |
| dc.type | Статья (Article) | ru_RU |
| dc.identifier.udc | 004.89 | ru_RU |
| dc.abstract.alternative | The paper presents a neural-net system for epileptic activity detection on the base of EEG signals analysis. The designed system allows to allocate
time segments with epileptic activity in the EEG signals and to determine the occurrence of epileptic activity zone. The main advantages of the proposed
diagnostic system for the epileptic activity detection are a high classification accuracy equal 99,6% for the low probability of false positives equal
to 0,003 and the lack of prior training on the etalon data. Experimental results showing the effectiveness of the developed approach are presented. | ru_RU |
