Кершнер И.А., Комольцев И.Г., Обухов К.Ю., Обухов Ю.В. Автоматическое детектирование событий в долговременных записях ЭЭГ. In: Математические методы распознавания образов ММРО-2017, 9-13 октября 2017, Таганрог, Россия , Торус пресс , р. 149.
|
Другой (pdf)
Mmpr2017.pdf - Опубликованная версия Загрузить (1MB) | Предварительный просмотр |
Аннотация
Предложен новый способ автоматического детектирования событий в сигналах длительного (сутки) мониторинга ЭЭГ, основанный на анализе 3-d хребтов вейвлет спектрограмм этих сигналов. Рассчитывалась гистограмма количества событий N в зависимости от спектральной плотности мощности (PSD) в точках хребта, имеющая максимум Nmax при некотором значении PSD и спадающая до N=1 при больших значениях PSD. Для выделенных событий Nmax рассчитывались их частотные, временные и PSD характеристики. Построена модель логистической регрессии для классификации сонных веретен и эпилептиформной активности среди событий ЭЭГ крыс после черепно-мозговой травмы. Обучение модели проводилось на событиях, классифицированных тремя независимыми экспертами-нейрофизиологами как эпилептиформные и сонные веретена. Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект №16-11-10258).
| Тип объекта: | Доклад на конференции или семинаре (Доклад) |
|---|---|
| Подразделения (можно выбрать несколько, удерживая Ctrl): | 144 лаб. методов применения ЭВМ в научных исследованиях |
| URI: | http://cplire.ru:8080/id/eprint/3948 |
 |
Изменить объект |
