EEG Signal Classification Using Hidden Markov Model

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2018, 2018

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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). 60 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9786139961320

Título
EEG Signal Classification Using Hidden Markov Model
Autor
Vigneshkumar Arunachalam
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2018
Año de publicación
2018
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
6139961327
ISBN 13
9786139961320
Peso del artículo
107 gramos
Dimensiones
220x150x4 mm

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