کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4964927 | 1447938 | 2017 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Exploring temporal information in neonatal seizures using a dynamic time warping based SVM kernel
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Seizure events in newborns change in frequency, morphology, and propagation. This contextual information is explored at the classifier level in the proposed patient-independent neonatal seizure detection system. The system is based on the combination of a static and a sequential SVM classifier. A Gaussian dynamic time warping based kernel is used in the sequential classifier. The system is validated on a large dataset of EEG recordings from 17 neonates. The obtained results show an increase in the detection rate at very low false detections per hour, particularly achieving a 12% improvement in the detection of short seizure events over the static RBF kernel based system.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers in Biology and Medicine - Volume 82, 1 March 2017, Pages 100-110
Journal: Computers in Biology and Medicine - Volume 82, 1 March 2017, Pages 100-110
نویسندگان
Rehan Ahmed, Andriy Temko, William P. Marnane, Geraldine Boylan, Gordon Lightbody,