Feature Selection for Adults Sleep and Neonatal Polysomnographic Data

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F13%3A00193463" target="_blank" >RIV/68407700:21230/13:00193463 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/68407700:21460/13:00193463

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-29305-4_141" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-29305-4_141</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-29305-4_141" target="_blank" >10.1007/978-3-642-29305-4_141</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Feature Selection for Adults Sleep and Neonatal Polysomnographic Data

Popis výsledku v původním jazyce

This paper proposes the solution to the problem of feature extraction and selection in the field of sleep polysomnographic recording of adults and neonates. The propřed approach has been verified on real clinical datasets. We have used approach based oncomputation of Mutual informatik between expert classification and computed features in preselection stage and Sequential Forward Selection (SFS) algorithm for final selection of the most significant features. The final set of features can be used for classification into the appropriate classes. Proper selection of features may significantly influence the success rate of the classification.

Název v anglickém jazyce

Feature Selection for Adults Sleep and Neonatal Polysomnographic Data

Popis výsledku anglicky

This paper proposes the solution to the problem of feature extraction and selection in the field of sleep polysomnographic recording of adults and neonates. The propřed approach has been verified on real clinical datasets. We have used approach based oncomputation of Mutual informatik between expert classification and computed features in preselection stage and Sequential Forward Selection (SFS) algorithm for final selection of the most significant features. The final set of features can be used for classification into the appropriate classes. Proper selection of features may significantly influence the success rate of the classification.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

IFMBE Proceedings: World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering

ISBN

978-3-642-29304-7

ISSN

1680-0737

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

538-541

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Heidelberg

Místo konání akce

Beijing ( Peking)

Datum konání akce

26. 5. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—