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Automated detection of abnormal EEG signals using localized wavelet filter banks
Pattern Recognition Letters ( IF 5.1 ) Pub Date : 2020-03-05 , DOI: 10.1016/j.patrec.2020.03.009
Manish Sharma , Sohamkumar Patel , U. Rajendra Acharya

Epilepsy is a neural disorder that is associated with the central nervous system (CNS) in which the brain activity sometimes becomes abnormal, which may lead to seizures, loss of awareness, unusual sensations, and behavior. Electroencephalograms (EEG) are widely used to detect epilepsy accurately. However, the interpretation of a particular type of abnormality using the EEG signal is a subjective affair and may vary from clinician-to-clinician. Visual inspection of the EEG signal by observing a change in frequency or amplitude in long-duration signals is an arduous task for the clinicians. It may lead to an erroneous classification of EEGs. The proposed methodology focuses on automated detection of epilepsy using a novel stop-band energy (SBE) minimized orthogonal wavelet filter bank. Using the wavelet decomposition, we obtain subbands (SBs) of EEG signals. Subsequently, fuzzy entropy, logarithmic of the squared norm, and fractal dimension are computed for each SB. The different combinations of the extracted features were supplied to various classifiers for the classification of normal and abnormal EEG signals. In the proposed method, we have used a single-channel EEG dataset of Temple University Hospital. The dataset is the most substantial EEG data publicly available, which contains an EEG recording of 2130 distinct subjects. Our proposed system obtained the highest classification accuracy (CACC) of 78.4 % and 79.34 % during training and evaluation using the SVM classifier. We achieved the highest F1-score of 0.88.



中文翻译:

使用局部小波滤波器组自动检测异常EEG信号

癫痫病是一种与中枢神经系统(CNS)相关的神经疾病,其中大脑活动有时会变得异常,这可能导致癫痫发作,意识丧失,异常感觉和行为。脑电图(EEG)被广泛用于准确检测癫痫病。但是,使用EEG信号对特定类型异常的解释是主观的,并且临床医生之间可能会有所不同。通过观察长期信号中频率或幅度的变化来目测EEG信号对于临床医生而言是艰巨的任务。这可能会导致对EEG的错误分类。拟议的方法侧重于使用新颖的阻带能量(SBE)最小化正交小波滤波器组的癫痫病自动检测。使用小波分解 我们获得EEG信号的子带(SBs)。随后,为每个SB计算模糊熵,平方范数的对数和分形维数。将提取特征的不同组合提供给各种分类器,以对正常和异常EEG信号进行分类。在提出的方法中,我们使用了天普大学医院的单通道EEG数据集。该数据集是可公开获得的最重要的EEG数据,其中包含2130个不同主题的EEG记录。我们提出的系统在使用SVM分类器进行训练和评估期间获得了78.4%和79.34%的最高分类精度(CACC)。我们达到了最高的F1分数0.88。将提取特征的不同组合提供给各种分类器,以对正常和异常EEG信号进行分类。在提出的方法中,我们使用了天普大学医院的单通道EEG数据集。该数据集是可公开获得的最重要的EEG数据,其中包含2130个不同主题的EEG记录。我们提出的系统在使用SVM分类器进行训练和评估期间获得了78.4%和79.34%的最高分类精度(CACC)。我们达到了最高的F1分数0.88。将提取特征的不同组合提供给各种分类器,以对正常和异常EEG信号进行分类。在提出的方法中,我们使用了天普大学医院的单通道EEG数据集。该数据集是可公开获得的最重要的EEG数据,其中包含2130个不同主题的EEG记录。我们提出的系统在使用SVM分类器进行训练和评估期间获得了78.4%和79.34%的最高分类精度(CACC)。我们达到了最高的F1分数0.88。其中包含2130个不同主题的EEG记录。我们提出的系统在使用SVM分类器进行训练和评估期间获得了78.4%和79.34%的最高分类精度(CACC)。我们达到了最高的F1分数0.88。其中包含2130个不同主题的EEG记录。我们提出的系统在使用SVM分类器进行训练和评估期间获得了78.4%和79.34%的最高分类精度(CACC)。我们达到了最高的F1分数0.88。

更新日期:2020-03-07
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