Feature extraction from the EEG of comatose patients by global adaptive segmentation.

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00023752%3A_____%2F99%3A00000016" target="_blank" >RIV/00023752:_____/99:00000016 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Feature extraction from the EEG of comatose patients by global adaptive segmentation.

Popis výsledku v původním jazyce

The objective of this study was to prepare a set of robust EEG indicators for automatic assessment of coma scales. There exists a correlation between the EEG indicators and the clinical scores in the comatose patients. One of the possible approaches to pattern recognition is the application of learning classifier. During the learning phase of the classifier tuning, the teacher provides the set of etalons, extracted from the signal, and labels them visually according to the coma depth. Such epochs can serve as the prototypes of the appropriate class. Tests showed, that the indicators of the consciousness level, such as the burst-suppression pattern, could be correctly defined. It is expected that the use of global adaptive segmentation is suitable for automatic feature extraction in coma and deep narcosis.

Název v anglickém jazyce

Feature extraction from the EEG of comatose patients by global adaptive segmentation.

Popis výsledku anglicky

The objective of this study was to prepare a set of robust EEG indicators for automatic assessment of coma scales. There exists a correlation between the EEG indicators and the clinical scores in the comatose patients. One of the possible approaches to pattern recognition is the application of learning classifier. During the learning phase of the classifier tuning, the teacher provides the set of etalons, extracted from the signal, and labels them visually according to the coma depth. Such epochs can serve as the prototypes of the appropriate class. Tests showed, that the indicators of the consciousness level, such as the burst-suppression pattern, could be correctly defined. It is expected that the use of global adaptive segmentation is suitable for automatic feature extraction in coma and deep narcosis.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

FH - Neurologie, neurochirurgie, neurovědy

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/NG14" target="_blank" >NG14: Neurofyziologické indikátory se zaměřením na vigilitu při vyšetřování demence.</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

1999

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Neuroimage

ISSN

1053-8119

e-ISSN

—

Svazek periodika

10

Číslo periodika v rámci svazku

1

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

1

Strana od-do

—

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—