Comparison of Classification Models Using Entropy Based Features from Sub-bands of EEG
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to distinguish between different epileptic states automatically in an EEG.The work focuses on distinguishing activity of a controlled patient from interictal and ictal activity and also from each other.Publically available Bonn database is used in this study.Seven such cases are considered.For this study three entropy features: approximate entropy, sample entropy and fuzzy approximate entropy are extracted from frequency sub-bands and are used with six classification algorithms which are Naive Bayes, LDA (Linear Discriminant Analysis), QDA(Quadratic Discriminant Analysis) from the generative group and RF(Random Forest), GB(Gradient Boosting) and Ada Boost from the ensemble group.The performance is evaluated on basis ofClassification accuracy, Sensitivity and Specificity.The results obtained direct that LDA as a classifier from the generative class and Ada boost from the ensemble group has outperformed other classifiers achieving the highest classification accuracies for three cases each respectively.Evaluating the results from sub-bands, we find out that D2 (21.7-43.4Hz) sub-band clearly outperformed all the bands.Among the entropies used as features from sub bands, sample entropy outperforms the other entropies.From the results obtained it is established that frequency features from higher sub-band such as D2 (21.7-43.4Hz) contain substantial information which can be used for identification of epileptic discharges which are however missed during visual analysis.This shows the impact automated methods can make in the field of identification of ictal and inter-ictal activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».