A Novel Approach for Multichannel Epileptic Seizure Classification Based on Internet of Things Framework Using Critical Spectral Verge Feature Derived from Flower Pollination Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
A novel approach for multichannel epilepsy seizure classification which will help to automatically locate seizure activity present in the focal brain region was proposed. This paper suggested an Internet of Things (IoT) framework based on a smart phone by utilizing a novel feature termed multiresolution critical spectral verge (MCSV), based on frequency-derived information for epileptic seizure classification which was optimized using a flower pollination algorithm (FPA). A wireless sensor technology (WSN) was utilized to record the electroencephalography (EEG) signal of epileptic patients. Next, the EEG signal was pre-processed utilizing a multiresolution-based adaptive filtering (MRAF) method. Then, the maximal frequency point at which the power spectral density (PSD) of each EEG segment was greater than the average spectral power of the corresponding frequency band was computed. This point was further optimized to extract a point termed as critical spectral verge (CSV) to extract the exact high frequency oscillations representing the actual seizure activity present in the EEG signal. Next, a support vector machine (SVM) classifier was used for channel-wise classification of the seizure and non-seizure regions using CSV as a feature. This process of classification using the CSV feature extracted from the MRAF output is referred to as the MCSV approach. As a final step, cloud-based services were employed to analyze the EEG information from the subject's smart phone. An exhaustive analysis was undertaken to assess the performance of the MCSV approach for two datasets. The presented approach showed an improved performance with a 93.83% average sensitivity, a 97.94% average specificity, a 97.38% average accuracy with the SVM classifier, and a 95.89% average detection rate as compared with other state-of-the-art studies such as deep learning. The methods presented in the literature were unable to precisely localize the origination of the seizure activity in the brain region and reported a low seizure detection rate. This work introduced an optimized CSV feature which was effectively used for multichannel seizure classification and localization of seizure origination. The proposed MCSV approach will help diagnose epileptic behavior from multichannel EEG signals which will be extremely useful for neuro-experts to analyze seizure details from different regions of the brain.
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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 | 0,001 |
| 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 ».