CNN classification of variance-based selected topo-maps of EEG
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21460%2F22%3A00364015" target="_blank" >RIV/68407700:21460/22:00364015 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00023752:_____/23:43921044
Výsledek na webu
<a href="https://dl.acm.org/doi/10.1145/3569192.3569211" target="_blank" >https://dl.acm.org/doi/10.1145/3569192.3569211</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1145/3569192.3569211" target="_blank" >10.1145/3569192.3569211</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
CNN classification of variance-based selected topo-maps of EEG
Popis výsledku v původním jazyce
Epileptic activity in the EEG record can manifest in different ways over time series. A classifier that would alert physicians to the possibility of different types of epileptic activity would be an effective tool. We created image data from EEG records, which we subsequently classified using the SqueezeNet network, which has a promising potential in the field of image classification based on the results so far. On patients whose data the network did not come into contact with during training and validation, we subsequently assessed the accuracy of the classification. The accuracy for each condition was around 80%
Název v anglickém jazyce
CNN classification of variance-based selected topo-maps of EEG
Popis výsledku anglicky
Epileptic activity in the EEG record can manifest in different ways over time series. A classifier that would alert physicians to the possibility of different types of epileptic activity would be an effective tool. We created image data from EEG records, which we subsequently classified using the SqueezeNet network, which has a promising potential in the field of image classification based on the results so far. On patients whose data the network did not come into contact with during training and validation, we subsequently assessed the accuracy of the classification. The accuracy for each condition was around 80%
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2022
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
ICBRA '22: Proceedings of the 9th International Conference on Bioinformatics Research and Applications
ISBN
978-1-4503-9686-8
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
116-122
Název nakladatele
Association for Computing Machinery
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Berlin
Datum konání akce
18. 9. 2022
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—