Vše
Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

An Incremental Approach to Clinical EEG Data Classification

Popis výsledku

Identifikátory výsledku

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    An Incremental Approach to Clinical EEG Data Classification

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Experimental verification of two approaches of incremental learning to clinical EEG data classification is presented. Three datasets were used to evaluate their performance. In particular sleep, artifact and newborn EEG signals. Most accurate classifiersthat are able to detect unwanted elements in EEG signal are found using artifact data set and tested on sleep and newborn datasets. Classification is performed using two incremental classifiers: Support Vector Machine and 1-Nearest Neighbors. The classifiers are able to classify sleep (10%) and newborn (0.5%) datasets by learning the shortest part of the data set with sufficient accuracy at least 70%. Better and quicker results were obtained by random rather than sequential selection of data. In conclusion it means that the classification is made fast. The incremental approach is supposed to save time, which neurologists spend during manual EEG signal scoring.

  • Název v anglickém jazyce

    An Incremental Approach to Clinical EEG Data Classification

  • Popis výsledku anglicky

    Experimental verification of two approaches of incremental learning to clinical EEG data classification is presented. Three datasets were used to evaluate their performance. In particular sleep, artifact and newborn EEG signals. Most accurate classifiersthat are able to detect unwanted elements in EEG signal are found using artifact data set and tested on sleep and newborn datasets. Classification is performed using two incremental classifiers: Support Vector Machine and 1-Nearest Neighbors. The classifiers are able to classify sleep (10%) and newborn (0.5%) datasets by learning the shortest part of the data set with sufficient accuracy at least 70%. Better and quicker results were obtained by random rather than sequential selection of data. In conclusion it means that the classification is made fast. The incremental approach is supposed to save time, which neurologists spend during manual EEG signal scoring.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    IFMBE Proceedings - 6th European Conference of the International Federation for Medical and Biological Engineering

  • ISBN

    978-3-319-11127-8

  • ISSN

    1680-0737

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    489-492

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Heidelberg

  • Místo konání akce

    Dubrovník

  • Datum konání akce

    7. 9. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000349454200122

Základní informace

Druh výsledku

D - Stať ve sborníku

D

CEP

JC - Počítačový hardware a software

Rok uplatnění

2015