Statistical sampling and feature selection for epilepsy pattern recognition
Epilepsy is one of the most common neurological diseases that has broad spectrum of debilitating medical and social consequences. The automatic forecasting and detecting systems are vitally important, since they allow patients to avoid dangerous activities in advance of the seizure. We present som...
Saved in:
| Published in: | Доповіді НАН України |
|---|---|
| Date: | 2020 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/170409 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Statistical sampling and feature selection for epilepsy pattern recognition / V.O. Gaidar, O.O. Sudakov // Доповіді Національної академії наук України. — 2020. — № 4. — С. 53-56. — Бібліогр.: 4 назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-170409 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Gaidar, V.O. Sudakov, O.O. 2020-07-15T14:53:06Z 2020-07-15T14:53:06Z 2020 Statistical sampling and feature selection for epilepsy pattern recognition / V.O. Gaidar, O.O. Sudakov // Доповіді Національної академії наук України. — 2020. — № 4. — С. 53-56. — Бібліогр.: 4 назв. — англ. 1025-6415 DOI: doi.org/10.15407/dopovidi2020.04.053 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/170409 53.047 Epilepsy is one of the most common neurological diseases that has broad spectrum of debilitating medical and social consequences. The automatic forecasting and detecting systems are vitally important, since they allow patients to avoid dangerous activities in advance of the seizure. We present some methods of feature extraction and selection for detecting the epileptiform activity in electroencephalography signals, based on the processing of a non-stationary signal. The proposed approach is based on the application of the Discrete Wavelet Transform (DWT) and signal processing techniques in order to create the feature vector. Afterwards, the principal component analysis and support vector machine techniques are used in order to reduce the dimensionality of the feature vector. Епілепсія — одне з найпоширеніших неврологічних захворювань, яке має широкий спектр когнітивних та соціальних проявів. У представленій статті застосовано методи виділення та відбору статистичних ознак інтракраніального електроенцефалографічного сигналу для виявлення епілептичної активності та її ранньої діагностики. Запропонований підхід базується на застосуванні дискретного вейвлет-перетворення та методах обробки сигналів для створення вектора ознак. Метод головних компонент та метод опорних векторів використано для зменшення розмірності вектора ознак та бінарної класифікації. За результатами роботи вектор з тринадцяти компонент було зменшено до вектора з п'яти компонент зі збереженням специфічності та чутливості класифікації. Эпилепсия — одно из самых распространенных неврологических заболеваний, которое имеет широкий спектр когнитивных и социальных проявлений. В представленной статье применены методы выделения и отбора статистических признаков интракраниального электроэнцефалографического сигнала для обнаружения эпилептической активности и ее ранней диагностики. Предложенный подход основан на применении дискретного вейвлет-преобразования и методах обработки сигналов для создания вектора признаков. Метод главных компонент и метод опорных векторов применены для уменьшения размерности вектора признаков и бинарной классификации. По результатам работы вектор из тринадцати компонент был уменьшен до вектора из пяти компонент с сохранением специфичности и чувствительности классификации. en Видавничий дім "Академперіодика" НАН України Доповіді НАН України Фізика Statistical sampling and feature selection for epilepsy pattern recognition Виділення характеристичних параметрів електроенцефалографічного сигналу для задачі бінарної класифікації епілептичних станів Выделение характеристических параметров электроэнцефалографического сигнала для задачи бинарной классификации эпилептических состояний Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Statistical sampling and feature selection for epilepsy pattern recognition |
| spellingShingle |
Statistical sampling and feature selection for epilepsy pattern recognition Gaidar, V.O. Sudakov, O.O. Фізика |
| title_short |
Statistical sampling and feature selection for epilepsy pattern recognition |
| title_full |
Statistical sampling and feature selection for epilepsy pattern recognition |
| title_fullStr |
Statistical sampling and feature selection for epilepsy pattern recognition |
| title_full_unstemmed |
Statistical sampling and feature selection for epilepsy pattern recognition |
| title_sort |
statistical sampling and feature selection for epilepsy pattern recognition |
| author |
Gaidar, V.O. Sudakov, O.O. |
| author_facet |
Gaidar, V.O. Sudakov, O.O. |
| topic |
Фізика |
| topic_facet |
Фізика |
| publishDate |
2020 |
| language |
English |
| container_title |
Доповіді НАН України |
| publisher |
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Виділення характеристичних параметрів електроенцефалографічного сигналу для задачі бінарної класифікації епілептичних станів Выделение характеристических параметров электроэнцефалографического сигнала для задачи бинарной классификации эпилептических состояний |
| description |
Epilepsy is one of the most common neurological diseases that has broad spectrum of debilitating medical and social
consequences. The automatic forecasting and detecting systems are vitally important, since they allow patients to
avoid dangerous activities in advance of the seizure. We present some methods of feature extraction and selection
for detecting the epileptiform activity in electroencephalography signals, based on the processing of a non-stationary
signal. The proposed approach is based on the application of the Discrete Wavelet Transform (DWT) and signal
processing techniques in order to create the feature vector. Afterwards, the principal component analysis and support
vector machine techniques are used in order to reduce the dimensionality of the feature vector.
Епілепсія — одне з найпоширеніших неврологічних захворювань, яке має широкий спектр когнітивних
та соціальних проявів. У представленій статті застосовано методи виділення та відбору статистичних
ознак інтракраніального електроенцефалографічного сигналу для виявлення епілептичної активності
та її ранньої діагностики. Запропонований підхід базується на застосуванні дискретного вейвлет-перетворення та методах обробки сигналів для створення вектора ознак. Метод головних компонент та метод
опорних векторів використано для зменшення розмірності вектора ознак та бінарної класифікації. За результатами роботи вектор з тринадцяти компонент було зменшено до вектора з п'яти компонент зі збереженням специфічності та чутливості класифікації.
Эпилепсия — одно из самых распространенных неврологических заболеваний, которое имеет широкий
спектр когнитивных и социальных проявлений. В представленной статье применены методы выделения и
отбора статистических признаков интракраниального электроэнцефалографического сигнала для обнаружения эпилептической активности и ее ранней диагностики. Предложенный подход основан на применении дискретного вейвлет-преобразования и методах обработки сигналов для создания вектора признаков. Метод главных компонент и метод опорных векторов применены для уменьшения размерности
вектора признаков и бинарной классификации. По результатам работы вектор из тринадцати компонент
был уменьшен до вектора из пяти компонент с сохранением специфичности и чувствительности классификации.
|
| issn |
1025-6415 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/170409 |
| citation_txt |
Statistical sampling and feature selection for epilepsy pattern recognition / V.O. Gaidar, O.O. Sudakov // Доповіді Національної академії наук України. — 2020. — № 4. — С. 53-56. — Бібліогр.: 4 назв. — англ. |
| work_keys_str_mv |
AT gaidarvo statisticalsamplingandfeatureselectionforepilepsypatternrecognition AT sudakovoo statisticalsamplingandfeatureselectionforepilepsypatternrecognition AT gaidarvo vidílennâharakterističnihparametrívelektroencefalografíčnogosignaludlâzadačíbínarnoíklasifíkacííepíleptičnihstanív AT sudakovoo vidílennâharakterističnihparametrívelektroencefalografíčnogosignaludlâzadačíbínarnoíklasifíkacííepíleptičnihstanív AT gaidarvo vydelenieharakterističeskihparametrovélektroéncefalografičeskogosignaladlâzadačibinarnoiklassifikaciiépileptičeskihsostoânii AT sudakovoo vydelenieharakterističeskihparametrovélektroéncefalografičeskogosignaladlâzadačibinarnoiklassifikaciiépileptičeskihsostoânii |
| first_indexed |
2025-11-26T00:08:45Z |
| last_indexed |
2025-11-26T00:08:45Z |
| _version_ |
1850593298764267520 |
| fulltext |
53ISSN 1025-6415. Допов. Нац. акад. наук Укр. 2020. № 4: 53—56
Ц и т у в а н н я: Gaidar V.O., Sudakov O.O. Statistical sampling and feature selection for epilepsy pattern
recognition. Dopov. Nac. akad. nauk Ukr. 2020. № 4. P. 53-56. https://doi.org/10.15407/dopovidi2020.04.053
The heaviest burden of epilepsy is that people with this disease are not aware when the next sei-
zure will come. Electroencephalography (EEG) is one of the most useful techniques in order to
detect abnormalities, which attends of the epilepsy seizure. It is a safe and multifunction medical
tool that is used to localize and identify the epilepsy syndrome [1]. EEG measures the electrical
activity of brain.
Within the goal of seizure detection and prediction by the apportion of EEG signals into the
ictal (seizure) and pre-ictal (before seizure) periods, we need to solve two major tasks. One of
them is the feature extraction from EEG signal that provides reliable data for discriminative anal-
ysis. The second one is to determine the approach that will be used to solve the classification
problem with high accuracy. Here, we concentrate on the first task.
Materials and methods. The datasets presented in this article are the time series of one-
channel intracranial recordings collected from Bogomoletz Institute of Physiology in Kyiv,
Ukraine. The data are acquired at a sampling rate of 416 Hz using gold plated electrodes. The data
were recorded from fifteen laboratory rats with epilepsy, in average from 50 min to 2.5 hours for
https://doi.org/10.15407/dopovidi2020.04.053
UDC 53.047
V.O. Gaidar, O.O. Sudakov
Taras Schevchenko National University of Kyiv
E-mail: gaidar.viktoria@gmail.com, sudakov.oleksandr@gmail.com
Statistical sampling and feature selection
for epilepsy pattern recognition
Presented by Corresponding Member of the NAS of Ukraine O.Ye. Byelyayev
Epilepsy is one of the most common neurological diseases that has broad spectrum of debilitating medical and social
consequences. The automatic forecasting and detecting systems are vitally important, since they allow patients to
avoid dangerous activities in advance of the seizure. We present some methods of feature extraction and selection
for detecting the epileptiform activity in electroencephalography signals, based on the processing of a non-stationary
signal. The proposed approach is based on the application of the Discrete Wavelet Transform (DWT) and signal
processing techniques in order to create the feature vector. Afterwards, the principal component analysis and support
vector machine techniques are used in order to reduce the dimensionality of the feature vector.
Keywords: electroencephalogram, wavelet transform, epileptiform pattern, feature ranking.
54 ISSN 1025-6415. Dopov. Nac. akad. nauk Ukr. 2020. № 4
V.O. Gaidar, O.O. Sudakov
one examination. The signals were filtered between 0.5 to 40 Hz and then segmented into pre-
ictal and ictal states (Fig. 1).
We divided each EEG signal into epoches (time laps), where the non-seizure and seizure
activities occurred and then shuffle them in one database. Each signal contains 10575 datapoints,
so one epoch contains 1024 points in average. Next, we extracted fifteen different features from
each allocated epoch and applied the proposed feature selection algorithm for selecting the least
number of features.
Feature extraction. First of all, the statistical features such as the minimum value, maximum
value, mean, variance, skewness, and kurtosis were calculated. Gathered data were conducted
as the stochastic variable X (x1, x2, … xn).
Mean value is the average value on a specific time period of EEG signal. Dispersion is cal-
culated as var (x1, x2, … xn). The variance measures how far the signal is dispersed from the mean
value. The standard deviation shows how far the signal fluctuates from the mean. It quantifies the
quantity of variation of a set of values and is de-
fined as the square root of the dispersion.
Skewness is a measure of the deviation of a
sample distribution from the normal distribu-
tion. Skewness determines the symmetry of the
probability density function (PDF) of the ampli-
tude of a time series. The height and sharpness of
the central peak relative to the rest of the data is
measured by kurtosis.
Hjorth parameters are the indicators of sta-
tistical properties of time-series. There are three
Hjorth parameters: activity, mobility, and com-
plexity. Activity parameter can indicate the sur-
face of the power spectrum in a frequency do-
Fig. 1. EEG recording with seizured and non-seizured periods
Fig. 2. The mother wavelet function (the Daube-
ch ies 5)
55ISSN 1025-6415. Допов. Нац. акад. наук Укр. 2020. № 4
Statistical sampling and feature selection for epilepsy pattern recognition
main. The value of activity returns a large value, if the high-frequency components of the
sig nal exist. It characterizes the mean power of the signal. The mobility parameter represents
the mean frequency. Complexity parameter indicates how the shape of a signal is similar to a pure
sine wave and represents a change in the frequency. For a pure sine wave, it is zero.
Discrete wavelet analysis. In a normal EEG signal, most of the power is contained within
the frequency band from 0 Hz up to 40 Hz. Different pathological and physiological processes
are reflected by the activity in different frequency ranges. Discrete Wavelet Transform (DWT)
decomposes a signal, as does a Fourier Transform, but in a way that is able to reflect both fre-
quency and temporal location properties of the signal [3].
The DWT is a decomposition of the time series. The method is computationally fast and
can be implemented by successive filter banks and thus is an important tool in the signal and im-
age processing. In context of EEG analysis, two wavelets are commonly used: the Daubechies
wavelet (Fig. 2) and Symlet wavelet [4].
Results. The principal component analysis has been implied in order to classify the EEG
epoch in two different classes — seizure and non-seizured. The PCA analysis has shown that only
five features can be used to provide a robust binary classification. Among them are complexity,
kurtosis, mean values of approximate wavelet coefficients, energy, and entropy. The results for a
3d plot of PCA vectors are shown in Fig. 3.
For the assessment of a performed algorithm, we compared the results with those of the con-
vensional correlation-based feature selection algorithm. The first detectable discharges often
occur with frequencies of about 15 Hz. This discharge frequency decreases during the ictal pe-
riod, whereas the amplitude increases. The decrement of the discharge frequency is crucial to
identify these patterns as epileptic. A minimum ictal phase of five seconds and a minimum in-
ter-ictal phase of ten seconds are assumed. We observed that the proposed algorithm provides a
classification accuracy of 77.6 % and sensitivity of 85.7 %. Those results show a similar accuracy
with a smaller number of features. Our results indicate that seizure events in a rat model can be
detected with high accuracy using the stationary wavelet analysis. The true positive rate of 78 %
and true negative rate of 86 % of the proposed algorithm are commonly considered as good enough
for different practical applications. The proposed algorithm may be applied to a further develop-
ment of seizure prediction techniques.
Fig. 3. The plot of first principal component vectors of EEG features
56 ISSN 1025-6415. Dopov. Nac. akad. nauk Ukr. 2020. № 4
V.O. Gaidar, O.O. Sudakov
REFERENCES
1. Federico, P., Abbott, D. F., Briellmann, R. S., Harvey, A. S. (2005). Functional MRI of the pre-ictal state. Brain,
No. 128, pp. 1811-1817.
2. Mormann, F. (2005). On the predictability of epileptic seizures. Clinical Neurophysiology, No. 116(3),
pp. 569-587.
3. Suárez, C. C. B. (2010). Wavelet transform and cross-correlation as tools for seizure prediction. Engineering
in Medicine and Biology Society (EMBC), International Conference of the IEEE. – IEEE– pp. 4020-4023.
4. Schiller S., Schiller, U., Heisig, K. Goedicke (1977). Use of the ringgap plasmatron for high rate sputtering.
Thin Solid Films., No. 4, pp. 327-334.
Received 15.01.2020
Гайдар В.О., Судаков О.О.
Київський національний університет ім. Тараса Шевченка
E-mail: gaidar.viktoria@gmail.com, sudakov.oleksandr@gmail.com
ВИДІЛЕННЯ ХАРАКТЕРИСТИЧНИХ ПАРАМЕТРІВ
ЕЛЕКТРОЕНЦЕФАЛОГРАФІЧНОГО СИГНАЛУ
ДЛЯ ЗАДАЧІ БІНАРНОЇ КЛАСИФІКАЦІЇ ЕПІЛЕПТИЧНИХ СТАНІВ
Епілепсія — одне з найпоширеніших неврологічних захворювань, яке має широкий спектр когнітивних
та соціальних проявів. У представленій статті застосовано методи виділення та відбору статистичних
ознак інтракраніального електроенцефалографічного сигналу для виявлення епілептичної активності
та її ранньої діагностики. Запропонований підхід базується на застосуванні дискретного вейвлет-пе ре-
творення та методах обробки сигналів для створення вектора ознак. Метод головних компонент та метод
опорних векторів використано для зменшення розмірності вектора ознак та бінарної класифікації. За ре-
зультатами роботи вектор з тринадцяти компонент було зменшено до вектора з п’яти компонент зі збе-
реженням специфічності та чутливості класифікації.
Ключові слова: електроенцефалограма, вейвлет-перетворення, епілептичні патерни, вектор ознак.
Гайдар В.О, Судаков О.О.
Киевский национальный университет им. Тараса Шевченко
E-mail: gaidar.viktoria@gmail.com, sudakov.oleksandr@gmail.com
ВЫДЕЛЕНИЕ ХАРАКТЕРИСТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ
ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАФИЧЕСКОГО СИГНАЛА ДЛЯ ЗАДАЧИ
БИНАРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ЭПИЛЕПТИЧЕСКИХ СОСТОЯНИЙ
Эпилепсия — одно из самых распространенных неврологических заболеваний, которое имеет широкий
спектр когнитивных и социальных проявлений. В представленной статье применены методы выделения и
отбора статистических признаков интракраниального электроэнцефалографического сигнала для обна-
ружения эпилептической активности и ее ранней диагностики. Предложенный подход основан на при-
менении дискретного вейвлет-преобразования и методах обработки сигналов для создания вектора при-
знаков. Метод главных компонент и метод опорных векторов применены для уменьшения размерности
вектора признаков и бинарной классификации. По результатам работы вектор из тринадцати компонент
был уменьшен до вектора из пяти компонент с сохранением специфичности и чувствительности класс-
ификации
Ключевые слова: электроэнцефалограмма, вейвлет-преобразования, эпилептические паттерны, вектор
признаков
|