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【24h】

Intelligent Classifiers of EEG Signals for Epilepsy Detection

机译：癫痫检测脑电图信号的智能分类器

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In this paper a novel methodology is developed to classify the time series EEG signals, and to apply that methodology to the analysis of physiological signals recorded from epileptic patients for seizure analysis depending on EEG signal. The developed system uses data mining techniques as classification tool based on standard deviation, entropy, and power spectral density resulted of EEG signal components resulted from discrete wavelet transform. The work has been tested on real patient EEG signals using Weka software. This approach offers a good treatment of seizure detection.
机译：在本文中，开发了一种新颖的方法来对时间序列EEG信号进行分类，并根据EEG信号对从癫痫患者记录的生理信号进行分析。 开发系统使用数据挖掘技术作为基于标准偏差，熵和功率谱密度的分类工具，从而由离散小波变换产生的EEG信号分量产生。 使用Weka软件对实际患者EEG信号进行了测试。 这种方法提供了癫痫发作检测的良好处理。

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