EEG Signal Classification Using Hidden Markov Model

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing, 2019

6139961327 / 9786139961320

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book emphasize on Epilepsy which is a neurological disorder with preponderance of about 1-2% of the world's population. It is due to excessive synchronization of cortical neuronal networks and is characterized by sudden recurrent and transient disturbances of perception or behavior. Epileptic seizures are classified as partial or focal, generalized, unilateral and unclassified seizures. Focal epileptic seizures involve only part of cerebral hemisphere and in corresponding parts of the body. Generalized epileptic seizures involve the entire brain and produce bilateral motor symptoms usually with loss of consciousness. Both types of epileptic seizures can occur at all ages.One of the most important tools for diagnosing Epilepsy includes monitoring brain activity through the electroencephalogram (EEG). The EEG signature is transient waveform of isolated spikes, spike trains.It also assists in classifying the underlying epileptic syndrome. The feature extraction is done by Independent Component Analysis (ICA) and final risk level classification is done by Hidden Markov Model (HMM). Performance evaluation is done by Kappa function and Mean Square Error (MSE).

N° de réf. du vendeur 9786139961320

Titre
EEG Signal Classification Using Hidden Markov Model
Auteur
Vigneshkumar Arunachalam
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing
Année de publication
2019
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
6139961327
ISBN à 13 chiffres
9786139961320
Poids de l'article
107 grammes
Dimensions
220x150x4 mm

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