Resting tremor classification and detection in Parkinson's disease patients

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F15%3A00224426" target="_blank" >RIV/68407700:21230/15:00224426 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1746809414001414" target="_blank" >http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1746809414001414</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2014.09.006" target="_blank" >10.1016/j.bspc.2014.09.006</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Resting tremor classification and detection in Parkinson's disease patients

Popis výsledku v původním jazyce

Local field potentials (LFP) were recorded in the subthalamic nucleus of 7 Parkinsonian patients through the implanted electrodes of a deep brain stimulation (DBS) device prior to its internalization. Measured LFP signals were preprocessed by means of splinting, down sampling, filtering, normalization and rectification. Then, feature extraction was conducted through a multi-level decomposition via a wavelet transform. Finally, artificial intelligence techniques were applied to feature selection, clustering of tremor types, and tremor detection.

Název v anglickém jazyce

Resting tremor classification and detection in Parkinson's disease patients

Popis výsledku anglicky

Local field potentials (LFP) were recorded in the subthalamic nucleus of 7 Parkinsonian patients through the implanted electrodes of a deep brain stimulation (DBS) device prior to its internalization. Measured LFP signals were preprocessed by means of splinting, down sampling, filtering, normalization and rectification. Then, feature extraction was conducted through a multi-level decomposition via a wavelet transform. Finally, artificial intelligence techniques were applied to feature selection, clustering of tremor types, and tremor detection.

Druh

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

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Biomedical Signal Processing and Control

ISSN

1746-8094

e-ISSN

—

Svazek periodika

16

Číslo periodika v rámci svazku

February

Stát vydavatele periodika

NL - Nizozemsko

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

88-97

Kód UT WoS článku

000348013800011

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-84910073525