Parametric Models for Characterization, Quantification and Defection of Epileptform Events in the Electroencephalogram

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Vaz, Francisco António Cardoso
Data de Publicação: 1999
Outros Autores: Príncipe, José Carlos
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://proa.ua.pt/index.php/revdeti/article/view/18711
Resumo: This work presents an automated method based on the autoregressive (AR) modelling of the electroencephalogram (EEG). The EEG signal is divided in short segments (typically 2 seconds) and AR models subsequently evaluated. The model parameters quantify each segment and constitute features for classification using pattern recognition techniques. The method was validated with a data set including three types of epilepyic signals: petit mal (3 hours and 45 minutes; 7 patient), interictal spikes (10 minutes; 1 patient) and partial complex seizures (2 hours; 2 patients). (...)
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spelling Parametric Models for Characterization, Quantification and Defection of Epileptform Events in the ElectroencephalogramModelos paramétricos para a caracterização, quantificação e detecção de eventos epileptiformes no electroencefalogramaThis work presents an automated method based on the autoregressive (AR) modelling of the electroencephalogram (EEG). The EEG signal is divided in short segments (typically 2 seconds) and AR models subsequently evaluated. The model parameters quantify each segment and constitute features for classification using pattern recognition techniques. The method was validated with a data set including three types of epilepyic signals: petit mal (3 hours and 45 minutes; 7 patient), interictal spikes (10 minutes; 1 patient) and partial complex seizures (2 hours; 2 patients). (...)Neste trabalho propõe-se um método para a análise automática do EEG baseado na  aplicação de modelos paramétricos autoregressivos (AR). O sinal de EEG é dividido em segmentos consecutivos de curta duração (tipicamente 2 segundos) e um modelo AR é calculado para cada um. Os parâmetros assim determinados passam a caracterizar quantitativamente cada segmento, podendo-se então aplicar técnicas de reconhecimento de padrões para a sua classificação. O método foi aplicado a um conjunto de dados que se agrupam em três tipos de actividade epiléptica: sinais com crises de Pequeno Mal (3 horas e 45 minutos; 7 doentes), sinais com pontas interictais (10 minutos; 1 doente) e sinais com crises parciais complexas (2 horas; 2 doentes). (...)UA Editora1999-01-01T00:00:00Zdoctoral thesisdoctoral thesisinfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://proa.ua.pt/index.php/revdeti/article/view/18711oai:proa.ua.pt:article/18711Eletrónica e Telecomunicações; Vol 2 No 5 (1999); 575-576Eletrónica e Telecomunicações; vol. 2 n.º 5 (1999); 575-5762182-97721645-0493reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAPporhttps://proa.ua.pt/index.php/revdeti/article/view/18711https://proa.ua.pt/index.php/revdeti/article/view/18711/13539https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessVaz, Francisco António CardosoPríncipe, José Carlos2022-09-26T11:00:31Zoai:proa.ua.pt:article/18711Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T16:08:38.379665Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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