hrvatski

Metoda za automatsku klasifikaciju EEG signala za detekciju PTSP-a

Provedeno je istraživanje s ciljem pronalaska najbolje metode za klasifikaciju EEG signala. Signali koji su se klasificirali su pripadali dvjema skupinama i to skupina PTSP i skupina normalnih, ne-PTSP signala. Za odabir najboljih značajki se koristio statistički alat ANOVA pomoću kojeg su se identificirali konkretni kanali u kojima pojedine značajke pokazuju najveću razliku između dvije klase signala. Korištene značajke su snage izračunate pomoću PSD-a i DWT-a alfa, beta, delta i theta pojasa, fraktalna dimenzija izračunata Higuchijevim algoritmom, skewness, kurtosis i Hjortovi parametri (aktivnost, mobilnost i kompleksnost). SVM je korišten kao klasifikator i dobivena je točnost klasifikacije od 96%.

klasifikacija; EEG značajke; PTSP; SVM; ANOVA; PSD; DWT

nije evidentirano