Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
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”

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