A signal regularity-based automated seizure prediction algorithm using long-term scalp EEG recordings
The purpose of this study was to evaluate a signal regularity-based automated seizure prediction algorithm for scalp EEG. Signal regularity was quantified using the Pattern Match Regularity Statistic (PMRS), a statistical measure. The primary feature of the prediction algorithm is the degree of conv...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Кибернетика и системный анализ |
|---|---|
| Дата: | 2011 |
| Автори: | , , , , , , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2011
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84219 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | A signal regularity-based automated seizure prediction algorithm using long-term scalp EEG recordings / Ch. Jui-Hong, Sh. Deng-Shan, J.J. Halford, K.M. Kelly, R.T. Kern, M.C.K. Yang, Zh. Jicong, J.Ch. Sackellares, P.M. Pardalos // Кибернетика и системный анализ. — 2011. — Т. 47, № 4. — С. 95-107. — Бібліогр.: 41 назв. — рос. |