Spike-and-wave detection in epileptic signals using cross-correlation and decision trees
Spike-and-wave detection in epileptic signals using cross-correlation and decision trees
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Fecha
2018
Autores
Quintero-Rincón, Antonio
Alanis, Manuela
Muro, Valeria
D'Giano, Carlos
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Editor
Resumen
"Identify spike-and-waves patterns in epileptic signals is a typical problem in electroencephalographic
(EEG) signal processing. In this paper we propose cross-correlation coupled with decision tree model as new method in order to assess and detect spike-and-wave discharges (SWD) in long-term epileptic signals. The proposed approach is demonstrated in terms of accuracy, sensitivity and specificity classification on real EEG signals using a database developed with medical annotations."
"Identificar patrones de pico-y-onda en señales epilépticas es un problema típico en el procesamiento de señales electroencefalográficas (EEG). En este trabajo proponemos la correlación cruzada junto con el modelo de árbol de decisión como un nuevo método para evaluar y detectar descargas de pico-y-onda (SWD) en señales epilépticas a largo-plazo. El enfoque propuesto se demuestra en términos de precisión, sensibilidad y especificidad durante la clasificación en señales de reales EEG, utilizando una base de datos desarrollada con anotaciones médicas."
"Identificar patrones de pico-y-onda en señales epilépticas es un problema típico en el procesamiento de señales electroencefalográficas (EEG). En este trabajo proponemos la correlación cruzada junto con el modelo de árbol de decisión como un nuevo método para evaluar y detectar descargas de pico-y-onda (SWD) en señales epilépticas a largo-plazo. El enfoque propuesto se demuestra en términos de precisión, sensibilidad y especificidad durante la clasificación en señales de reales EEG, utilizando una base de datos desarrollada con anotaciones médicas."