Seizure Detection Based on Adaptive Feature Extraction by Applying Extreme Learning Machines
Notice bibliographique
Résumé
Epilepsy is one of the most common chronic disorder which negatively affects the patients' life. The functionality of the brain can be obtained from brain signals and it is vital to analyze and examine the brain signals in seizure detection processes. In this study, we performed machine learning-based and signal processing methods to detect epileptic signals. To do that, we examined three different EEG signals (healthy, ictal, and interictal) with two different classes (healthy ones and epileptic ones). Our proposed method consists of three stages which are preprocessing, feature extraction, and classification. In the preprocessing phase, EEG signals normalized to scale all samples into [0,1] range. After Stockwell Transform was applied and chaotic features and Parseval's Energy collected from each EEG signal. In the last part, EEG signals were classified with ELM (Extreme Learning Machines) with different parameters. Our study shows the best classification accuracy obtained from the Sigmoid activation function with the number of 100 hidden neurons. The highlights of this study are: Stockwell Transform is used; Entropy values are selected based on the adaptive process. Threshold values are determined according to the error rates; ELM classifier algorithm is applied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».