Using Hierarchical Clustering for Newborn EEG Signal Classification

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F09%3A00160966" target="_blank" >RIV/68407700:21230/09:00160966 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/68407700:21460/09:00160966

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Using Hierarchical Clustering for Newborn EEG Signal Classification

Popis výsledku v původním jazyce

This paper addresses automated classification of newborn sleep electroencephalogram (EEG) using hierarchical clustering. Newborn EEG plays an important role in determining the maturity level of neonatal brain. For accurate classification it is necessaryto determine and/or calculate the most informative features. In our approach we use a method based on power spectral density (PSD) applied to each EEG channel. We also use features derived from EOG; EMG; ECG and PNG signals. The goal of the classifiers was to separate different classes of the PSG recording correctly (and minimize the classification error).

Název v anglickém jazyce

Using Hierarchical Clustering for Newborn EEG Signal Classification

Popis výsledku anglicky

This paper addresses automated classification of newborn sleep electroencephalogram (EEG) using hierarchical clustering. Newborn EEG plays an important role in determining the maturity level of neonatal brain. For accurate classification it is necessaryto determine and/or calculate the most informative features. In our approach we use a method based on power spectral density (PSD) applied to each EEG channel. We also use features derived from EOG; EMG; ECG and PNG signals. The goal of the classifiers was to separate different classes of the PSG recording correctly (and minimize the classification error).

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/1ET101210512" target="_blank" >1ET101210512: Inteligentní metody pro vyhodnocování dlouhodobých EEG záznamů</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2009

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Workshop 09

ISBN

978-80-01-04286-1

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

2

Strana od-do

—

Název nakladatele

ČVUT

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Praha

Datum konání akce

16. 2. 2009

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—