Investigation of Epileptic Seizure Signatures Classification in EEG Using Supervised Machine Learning Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Epilepsy is one of the earnest neurological disorders that require further social attention. Based on the International League Against Epilepsy (ILAE), which classifies the epilepsy term as a number of several seizures that occur in the brain. Electroencephalography (EEG) is considered our brain window to the electrical activity. It is a significant device used for diagnosing multiple brain disorders such as Epilepsy. Moreover, this study used data from Temple University Hospital Seizure Corpus (TUH), which represents an accurate description of the clinical cases for five types of epileptic seizures. Initially, to extract information from EEG signals, three types of feature extraction have been used namely Fast Fourier Transform, Entropy, and Approximate Entropy. Due to the high degree of variance of EEG signals, we implemented a band-pass filter to divide the signals into sub-bands called delta rhythm (0.1 - 4Hz), theta rhythm (5 -9Hz), alpha rhythm (10 - 14Hz), beta rhythm (15- 31Hz), and gamma rhythm (32-100). The feature extraction outcome underwent normalization techniques and was used as input for the classifiers. Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), Naive Bayes (NB), and K-Nearest Neighbor (KNN) classifier have implemented in order to classify (1) second epoch length window. In the first scenario, we applied the FFT features to the classifiers, the results showed that SVM obtained the highest value compared to the other classifiers with 96% accuracy, whereas KNN was 92% and the DT and NB were 76% and 67%, respectively. The second scenario was applying entropy features to the classifiers, the results of classification were 91% for SVM and 88% for KNN, while the DT and NB were 76% and 67%, respectively. The last scenario was ApEn, which shows that SVM still gains the highest value, which was 83%, and 76% for KNN, where the DT and NB were 65% and 69%, respectively. From the aforementioned results, we deduced that SVM achieved the best accuracy when applied with the three feature extractions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».