تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : مقال في مجلة دورية 
عنوان الوثيقة :
تصنيف إشارات EEG الصرع باستخدام ميزات Wavelet-EMD-Domain وتحسين SVM متعدد الطبقات
Classification of Epileptic EEG Signals using Wavelet-EMD-Domain Features and Improved Multi-class SVM
 
الموضوع : SVM متعدد الطبقات 
لغة الوثيقة : الانجليزية 
المستخلص : الصرع هو مرض عصبي مزمن يسببه اضطراب في النشاط الكهربائي للدماغ. في هذا البحث ، تم اقتراح مقاربة جديدة تعتمد على خصائص متعددة النطاقات ، مجموعة مختارة من الخصائص الهامة من ثلاثة مجالات هي التوقيت ، المويجات ، المويجات ، EMD والجمع بينها لتصنيف إشارات EEG للكشف عن النوبات الصرعية. خصائص النطاق الزمني الإحصائية مثل الحد الأدنى ، الحد الأقصى ، المتوسط ، الانحراف المعياري من المجال الزمني ، والميزات غير الخطية وهي أكبر أسد Lyapunov (LLE) ، والإنتروبي التقريبي (AE) ، وبعد الارتباط (CD) من المويجات- EMD يتم استخراج المجال واستخدامها في عملية التصنيف. لاختيار ميزة ، يتم تطبيق إنتروبيا الطبقة داخل الطبقة. يتم اختيار ميزات مناسبة خاصة بالفئة التي تميز النطاق الفرعي لتحسين دقة التصنيف وتقليل وقت الحساب. يتم استخدام آلة ناقل دعم محسنة متعددة الطبقات لتصنيف إشارات EEG الصرع. يتم تقييم أداء الأساليب المقترحة باستخدام مجموعتين مختلفتين من معايير EEG مثل Freiburg و Bonn. تستخدم مقاييس الأداء ، وهي دقة التصنيف ، والحساسية ، والنوعية ، ووقت التنفيذ ، وخصائص التشغيل-المستقبل (ROC) لتقييم وتحليل أداء المصنف المقترح. يتم تعلم من التجارب التي أجريت أن الطريقة المقترحة توفر أداء أفضل من حيث تحسين دقة التصنيف مع تقليل وقت التنفيذ مقارنةً بالطريقة الحالية. 
ردمد : 1319-1047 
اسم الدورية : مجلة العلوم الهندسية 
المجلد : 6 
العدد : 1 
سنة النشر : 1439 هـ
2017 م 
نوع المقالة : مقالة علمية 
تاريخ الاضافة على الموقع : Sunday, March 24, 2019 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
إبراهيم م العمريAlemary, Ibrahiem Mباحث رئيسيدكتوراهOmary57@hotmail.com

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 44080.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث