A middle time recognition of epileptic seizures from geometrical patterns of EEG data
An approach for middle- time recognition of epileptic seizures from EEG data is proposed. The method considers sharp changes in the recorded data using geometrical patterns of the signal in phase-space. The approach was developed using experimental clinical EEG data recorded from ten patients and re...
Saved in:
| Published in: | Системні дослідження та інформаційні технології |
|---|---|
| Date: | 2002 |
| Main Authors: | , , , , , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
2002
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50249 |
| 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: | A middle time recognition of epileptic seizures from geometrical patterns of EEG data / A. Makarenko, B. Oleksandruk, K. Schindler, F. Donatti, A. Villa, I. Tetko // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2002. — № 4. — С. 120-127. — Бібліогр.: 16 назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-50249 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Makarenko, A. Oleksandruk, B. Schindler, K. Donatti, F. Villa, A. Tetko, I. 2013-10-08T17:15:36Z 2013-10-08T17:15:36Z 2002 A middle time recognition of epileptic seizures from geometrical patterns of EEG data / A. Makarenko, B. Oleksandruk, K. Schindler, F. Donatti, A. Villa, I. Tetko // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2002. — № 4. — С. 120-127. — Бібліогр.: 16 назв. — англ. 1681–6048 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50249 519.6 An approach for middle- time recognition of epileptic seizures from EEG data is proposed. The method considers sharp changes in the recorded data using geometrical patterns of the signal in phase-space. The approach was developed using experimental clinical EEG data recorded from ten patients and reliably predicted epileptic seizures in the ten-minute interval before the seizure onsets. An estimation of sensitivity and specificity of the proposed method is also provided. Запропоновано підхід до передбачення епілептичних припадків з ЕЕГ даних на середньотермінових інтервалах. Метод вивчає різкі зміни в отриманих даних використовуючи геометричну картину сигналу в фазовому просторі. Підхід развинено на основі використання реальних клінічних ЕЕГ даних, що записані у десяти пацієнтів, і показано передбачення епілептичних припадків за час до десяти хвилин перед припадком. Запропоновані також оцінки чутливості та особливостей запропонованого підходу. Предложен подход для предсказания эпилептических припадков из ЭЭГ данных на средневременных интервалах. Метод изучает резкие изменения в полученных данных используя геометрическую картину сигнала в фазовом пространстве. Подход развит на основе использования реальных клинических ЭЭГ данных записанных у десяти пациентов и показал предсказание эпилептических припадков за время до десяти минут перед припадком. Предложены также оценки чувствительности и особенностей предложенного подхода. en Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України Системні дослідження та інформаційні технології Нові методи в системному аналізі, інформатиці та теорії прийняття рішень A middle time recognition of epileptic seizures from geometrical patterns of EEG data Передбачення епілептичних припадків по геометричних картинках ЕЕГ на середньотермінових інтервалвах Предсказание эпилептических припадков по геометрическим картинкам ЭЭГ на средневременных интервалах Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
A middle time recognition of epileptic seizures from geometrical patterns of EEG data |
| spellingShingle |
A middle time recognition of epileptic seizures from geometrical patterns of EEG data Makarenko, A. Oleksandruk, B. Schindler, K. Donatti, F. Villa, A. Tetko, I. Нові методи в системному аналізі, інформатиці та теорії прийняття рішень |
| title_short |
A middle time recognition of epileptic seizures from geometrical patterns of EEG data |
| title_full |
A middle time recognition of epileptic seizures from geometrical patterns of EEG data |
| title_fullStr |
A middle time recognition of epileptic seizures from geometrical patterns of EEG data |
| title_full_unstemmed |
A middle time recognition of epileptic seizures from geometrical patterns of EEG data |
| title_sort |
middle time recognition of epileptic seizures from geometrical patterns of eeg data |
| author |
Makarenko, A. Oleksandruk, B. Schindler, K. Donatti, F. Villa, A. Tetko, I. |
| author_facet |
Makarenko, A. Oleksandruk, B. Schindler, K. Donatti, F. Villa, A. Tetko, I. |
| topic |
Нові методи в системному аналізі, інформатиці та теорії прийняття рішень |
| topic_facet |
Нові методи в системному аналізі, інформатиці та теорії прийняття рішень |
| publishDate |
2002 |
| language |
English |
| container_title |
Системні дослідження та інформаційні технології |
| publisher |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Передбачення епілептичних припадків по геометричних картинках ЕЕГ на середньотермінових інтервалвах Предсказание эпилептических припадков по геометрическим картинкам ЭЭГ на средневременных интервалах |
| description |
An approach for middle- time recognition of epileptic seizures from EEG data is proposed. The method considers sharp changes in the recorded data using geometrical patterns of the signal in phase-space. The approach was developed using experimental clinical EEG data recorded from ten patients and reliably predicted epileptic seizures in the ten-minute interval before the seizure onsets. An estimation of sensitivity and specificity of the proposed method is also provided.
Запропоновано підхід до передбачення епілептичних припадків з ЕЕГ даних на середньотермінових інтервалах. Метод вивчає різкі зміни в отриманих даних використовуючи геометричну картину сигналу в фазовому просторі. Підхід развинено на основі використання реальних клінічних ЕЕГ даних, що записані у десяти пацієнтів, і показано передбачення епілептичних припадків за час до десяти хвилин перед припадком. Запропоновані також оцінки чутливості та особливостей запропонованого підходу.
Предложен подход для предсказания эпилептических припадков из ЭЭГ данных на средневременных интервалах. Метод изучает резкие изменения в полученных данных используя геометрическую картину сигнала в фазовом пространстве. Подход развит на основе использования реальных клинических ЭЭГ данных записанных у десяти пациентов и показал предсказание эпилептических припадков за время до десяти минут перед припадком. Предложены также оценки чувствительности и особенностей предложенного подхода.
|
| issn |
1681–6048 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50249 |
| citation_txt |
A middle time recognition of epileptic seizures from geometrical patterns of EEG data / A. Makarenko, B. Oleksandruk, K. Schindler, F. Donatti, A. Villa, I. Tetko // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2002. — № 4. — С. 120-127. — Бібліогр.: 16 назв. — англ. |
| work_keys_str_mv |
AT makarenkoa amiddletimerecognitionofepilepticseizuresfromgeometricalpatternsofeegdata AT oleksandrukb amiddletimerecognitionofepilepticseizuresfromgeometricalpatternsofeegdata AT schindlerk amiddletimerecognitionofepilepticseizuresfromgeometricalpatternsofeegdata AT donattif amiddletimerecognitionofepilepticseizuresfromgeometricalpatternsofeegdata AT villaa amiddletimerecognitionofepilepticseizuresfromgeometricalpatternsofeegdata AT tetkoi amiddletimerecognitionofepilepticseizuresfromgeometricalpatternsofeegdata AT makarenkoa peredbačennâepíleptičnihpripadkívpogeometričnihkartinkaheegnaserednʹotermínovihíntervalvah AT oleksandrukb peredbačennâepíleptičnihpripadkívpogeometričnihkartinkaheegnaserednʹotermínovihíntervalvah AT schindlerk peredbačennâepíleptičnihpripadkívpogeometričnihkartinkaheegnaserednʹotermínovihíntervalvah AT donattif peredbačennâepíleptičnihpripadkívpogeometričnihkartinkaheegnaserednʹotermínovihíntervalvah AT villaa peredbačennâepíleptičnihpripadkívpogeometričnihkartinkaheegnaserednʹotermínovihíntervalvah AT tetkoi peredbačennâepíleptičnihpripadkívpogeometričnihkartinkaheegnaserednʹotermínovihíntervalvah AT makarenkoa predskazanieépileptičeskihpripadkovpogeometričeskimkartinkaméégnasrednevremennyhintervalah AT oleksandrukb predskazanieépileptičeskihpripadkovpogeometričeskimkartinkaméégnasrednevremennyhintervalah AT schindlerk predskazanieépileptičeskihpripadkovpogeometričeskimkartinkaméégnasrednevremennyhintervalah AT donattif predskazanieépileptičeskihpripadkovpogeometričeskimkartinkaméégnasrednevremennyhintervalah AT villaa predskazanieépileptičeskihpripadkovpogeometričeskimkartinkaméégnasrednevremennyhintervalah AT tetkoi predskazanieépileptičeskihpripadkovpogeometričeskimkartinkaméégnasrednevremennyhintervalah AT makarenkoa middletimerecognitionofepilepticseizuresfromgeometricalpatternsofeegdata AT oleksandrukb middletimerecognitionofepilepticseizuresfromgeometricalpatternsofeegdata AT schindlerk middletimerecognitionofepilepticseizuresfromgeometricalpatternsofeegdata AT donattif middletimerecognitionofepilepticseizuresfromgeometricalpatternsofeegdata AT villaa middletimerecognitionofepilepticseizuresfromgeometricalpatternsofeegdata AT tetkoi middletimerecognitionofepilepticseizuresfromgeometricalpatternsofeegdata |
| first_indexed |
2025-12-07T17:03:08Z |
| last_indexed |
2025-12-07T17:03:08Z |
| _version_ |
1850869797575720960 |