[논문]측두엽 간질 예측과 분류시스템

김민수; 서희돈

doi:10.5369/jsst.2004.13.3.199

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측두엽 간질 예측과 분류시스템
Prediction and Classification System for Temporal lobe Epilepsy 원문보기

센서학회지 = Journal of the Korean Sensors Society, v.13 no.3, 2004년, pp.199 - 206

김민수 (영남대학교 전자공학과) , 서희돈 (영남대학교 전자공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Epileptic seizures result from a temporary electrical disturbance of the brain. In this paper, a method of discriminating EEG for diagnoses of temporal lobe epilepsy is proposed. The proposed method for classification of epilepsy and sleep EEG is based on the wavelet transform and the fuzzy c-means. The magnitude and mean of wavelet coefficients for each EEG band are applied to the cluster of the FCM classifier. The proposed system show a little more accurate diagnosis for EEG by analysis of frequency for Wavelet and the success rate of 95% classification using FCM. From the simulation results by the implemented system, we demonstrated this research can be reduce doctor's labors and realize quantitative diagnosis of EEG.

주제어

참고문헌 (9)

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L. D. lasemidis, 'Epileptic seizure prediction and control', IEEE Trans. Biomedical Eng., vol. 50, pp.549-558, 2003

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M. D. Alessandro and R. Esteller, 'Epileptic seizure prediction using hybrid feature selection over mul-tiple intracranial EEG electrode contacts', IEEE Trans. Biomedical Eng., vol. 50, pp. 603-615, 2003

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박현석, 이두수, 김광일, '웨이브렛과 신경 회로망을 이용한 EEG의 간질 파형 검출', 대한전자공학회, 제35권, 제3호, pp. 70-78, 1998
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T. A. Runkler and J. C. Bezdek, 'Alternating cluster estimation: a new tool for clustering and function approximation', IEEE Trans. on Fuzzy Systems, vol.7, pp. 377-393, 1999

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