Imbalance-aware Machine Learning for Epileptic Seizure Detection
Notice bibliographique
Résumé
Automatic epileptic seizure detection is a challenging task that could cope with sudden seizures and help epileptic patients to have a normal life. The electroencephalography (EEG) recording remains the most common method used for detecting epileptic seizures. The precision and accuracy of seizure detection are the most important elements in automatic EEG-based seizure detection systems, which could be achieved by training the classification models with relevant features. In this work, we propose a robust machine learning framework for epileptic seizure detection from EEG data. Imbalance class problem and high dimensional feature space issue have been handled for classification. Our approach has been tested on the largest EEG database (The Temple University Hospital EEG Seizure Corpus, TUSZ). A comparative study on three categories of data balancing techniques: costsensitive learning (weighting), oversampling and under sampling has been made. An efficient feature selection algorithm based on feature interaction graph analysis has been used for selecting minimal number of relevant inputs before classification. Results in terms of accuracy and area under the curve (AUC), have showed that the features subset selected using the graph-based method, balanced by the Synthetic Minority Over Sampling method (SMOTE) achieved the highest classification performance using random forest classifier.
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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 ».