A hybrid machine learning approach using discrete wavelet transforms and grid search optimization estimated more robust models for classifying EEG signals to detect epileptic seizures.
A hybrid machine learning approach using DWT and grid search optimization improves the classification of EEG signals for epileptic seizure detection.
Bu makalede, epileptik nöbetlerin erken teşhisi için Elektroensefalogram (EEG) verilerini doğru bir şekilde sınıflandırmada etkili bir yöntem sunulmaktadır. Önerilen süreç esasen istatistiksel veriyi, ayrık dalgacık dönüşümlerini (DWT), makine öğrenmesi algoritmalarını ve özellik seçme tekniklerini bağımsız olarak hibritleştirilmiştir. DWT kullanımıyla, otomatik çok çözünürlüklü sinyal işleme yaklaşımı, doğru bir sınıflandırma performansını garantilemek için EEG sinyallerini değişen pencere boyutlarına sahip ayrıntılı parçalara böldükten sonra ayrıntı ve yaklaşıklık katsayılarına ayrıştırılmıştır. Sinyallerdeki doğrusal olmayan ve dinamik örüntüleri tanımlayan bu katsayılardan istatistiksel gizli özellikler çıkarılmıştır. Önemli unsurları vurgularken özellik matrisinin boyutunu azaltmak için özellik seçme teknikleri kullanılmıştır. Giriş matrislerini sınıflandırmak için farklı sınıflandırıcı yapıları geliştirilmiştir. Tüm sınıflandırıcılar için, ızgara arama teknikleri kullanılarak optimum hiperparametreler elde edilmiştir. Modelin performansını değerlendirmek için sınıflandırmaya ilişkin performans metrikleri hesaplanmıştır. Ayrıca, EEG sinyallerini ayırt etmek için en önemli frekans bantları tespit edilmiştir. Analizde, önerilen prosedürü epileptik davranışları doğru bir şekilde tespit etme açısından diğer yaklaşımlarla karşılaştırmak için Bonn Üniversitesi veri tabanından bir kıyaslama veri seti kullanılmıştır. Sonuçlar, önerilen yaklaşımın EEG sinyallerini sınıflandırmada performans metrikleri ve bilgi kriterleri açısından daha sağlam modeller tahmin edebileceğini göstermiştir.
Özer et al. (Fri,) conducted a other in Epileptic seizures. Hybrid learning algorithms using Grid Search and DWT vs. Other approaches was evaluated on Classification performance of EEG signals. A hybrid machine learning approach using discrete wavelet transforms and grid search optimization estimated more robust models for classifying EEG signals to detect epileptic seizures.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: