Класифікація патологічних ЕЕГ-сигналів за допомогою методів машинного навчання

Оксана Костянтинівна Білошицька

Анотація


Робота присвячена застосуванню методів машинного навчання при створенні моделі класифікації патологічних сигналів ЕЕГ. Сформовано ефективний набір ознак, які є пріоритетними під час класифікації сигналів з епілептиформною та нормальною активністю головного мозку. Встановлено, що застосування методу опорних векторів дає точність класифікації 80 %, методу лінійного дискримінантного аналізу – 91 %, методу випадкового лісу – 96 % та методу Extra trees – 91 %. Побудована комплексна модель на основі даних методів дала результуючу точність 89 %. 


Ключові слова


ЕЕГ; машинне навчання; метод опорних векторів; лінійний дискримінантний аналіз; випадковий ліс; Extra trees.

Повний текст:

PDF

Посилання


Biloshytska, O. K. (2016). Neliniyna dynamika yak instrument prohnozuvannia patolohichnykh zmin na elektroentsefalohrami. Visnyk NTU «KhPI». Seriya: Mekhaniko-tekhnolohichni systemy ta kompleksy, 50 (1222), 79–83.

Dolia, V. K., Enhlezi, I. P., Afanasieva, I. A. (2009). Influence of information load on the basic parameters of drivers activity (exciting process). Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (2 (49)), 65–68. Available at: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/1887/1782

San, P. P., Ling, S. H., Chai, R., Tran, Y., Craig, A., Nguyen, H. (2016). EEG-based driver fatigue detection using hybrid deep generic model. 2016 38th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). doi: 10.1109/embc.2016.7590822

Tan, P., Sa, W., Yu, L. (2016). Applying Extreme Learning Machine to classification of EEG BCI. 2016 IEEE International Conference on Cyber Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER). doi: 10.1109/cyber.2016.7574827

Han, M., Sun, Z., Wang, J. (2015). EEG Signals Classification Based on Wavelet Packet and Ensemble Extreme Learning Machine. 2015 Second International Conference on Mathematics and Computers in Sciences and in Industry (MCSI). doi: 10.1109/mcsi.2015.30

Liu, Q., Zhao, X., Hou, Z., Liu, H. (2015). Multi-scale wavelet kernel extreme learning machine for EEG feature classification. 2015 IEEE International Conference on Cyber Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER). doi: 10.1109/cyber.2015.7288175

Zhu, J.-Y., Zheng, W.-L., Peng, Y., Duan, R.-N., Lu, B.-L. (2014). EEG-based emotion recognition using discriminative graph regularized extreme learning machine. 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). doi: 10.1109/ijcnn.2014.6889618

Dilber, D., Kaur, J. (2016). EEG based detection of epilepsy by a mixed design approach. 2016 IEEE International Conference on Recent Trends in Electronics, Information & Communication Technology (RTEICT). doi: 10.1109/rteict.2016.7808067

Bashar, M. K., Reza, F., Idris, Z., Yoshida, H. (2016). Epileptic seizure classification from intracranial EEG signals: A comparative study EEG-based seizure classification. 2016 IEEE EMBS Conference on Biomedical Engineering and Sciences (IECBES). doi: 10.1109/iecbes.2016.7843422

Biloshytska, O. K., Klymenko, T. A. (2017). Doslidzhennia pokaznykiv epileptychnykh EEH-syhnaliv za dopomohoiu metodiv neliniinoi dynamiky. Visnyk NTU «KhPI». Seriya: Mekhaniko-tekhnolohichni systemy ta kompleksy, 19 (1241), 30–34.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


Білошицька, О. К. Нелінійна динаміка як інструмент прогнозування патологічних змін на електроенцефалограмі [Текст] / О. К. Білошицька // Вісник НТУ «ХПІ». Серія: Механіко-технологічні системи та комплекси. – 2016. – № 50 (1222). – С. 79–83.

Доля, В. К. Вплив інформаційного навантаження на параметри основної діяльності водіїв (збуджувальні процеси) [Текст] / В. К. Доля, І. П. Енглезі, І. А. Афанасьєва // Східно-Європейський журнал передових технологій. – 2011. – Т. 1, № 2 (49). – С. 65–68. – Режим доступу: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/1887/1782

San, P. P. EEG-based driver fatigue detection using hybrid deep generic model [Text] / P. P. San, S. H. Ling, R. Chai, Y. Tran, A. Craig, H. Nguyen // 2016 38th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). – 2016. doi: 10.1109/embc.2016.7590822 

Tan, P. Applying Extreme Learning Machine to classification of EEG BCI [Text] / P. Tan, W. Sa, L. Yu // 2016 IEEE International Conference on Cyber Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER). – 2016. doi: 10.1109/cyber.2016.7574827 

Han, M. EEG Signals Classification Based on Wavelet Packet and Ensemble Extreme Learning Machine [Text] / M. Han, Z. Sun, J. Wang // 2015 Second International Conference on Mathematics and Computers in Sciences and in Industry (MCSI). – 2015. doi: 10.1109/mcsi.2015.30 

Liu, Q. Multi-scale wavelet kernel extreme learning machine for EEG feature classification [Text] / Q. Liu, X. Zhao, Z. Hou, H. Liu // 2015 IEEE International Conference on Cyber Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER). – 2015. doi: 10.1109/cyber.2015.7288175 

Zhu, J.-Y. EEG-based emotion recognition using discriminative graph regularized extreme learning machine [Text] / J.-Y. Zhu, W.-L. Zheng, Y. Peng, R.-N. Duan, B.-L. Lu // 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). – 2014. doi: 10.1109/ijcnn.2014.6889618 

Dilber, D. EEG based detection of epilepsy by a mixed design approach [Text] / D. Dilber, J. Kaur // 2016 IEEE International Conference on Recent Trends in Electronics, Information & Communication Technology (RTEICT). – 2016. doi: 10.1109/rteict.2016.7808067 

Bashar, M. K. Epileptic seizure classification from intracranial EEG signals: A comparative study EEG-based seizure classification [Text] / M. K. Bashar, F. Reza, Z. Idris, H. Yoshida // 2016 IEEE EMBS Conference on Biomedical Engineering and Sciences (IECBES). – 2016. doi: 10.1109/iecbes.2016.7843422 

Білошицька, О. К. Дослідження показників епілептичних ЕЕГ-сигналів за допомогою методів нелінійної динаміки [Текст] / О. К. Білошицька, Т. А. Клименко // Вісник НТУ «ХПІ». Серія: Механіко-технологічні системи та комплекси. – 2017. – № 19 (1241). – С. 30–34. 



Коментарі цієї статті

Дивитися всі коментарі




Copyright (c) 2018 Оксана Костянтинівна Білошицька

Creative Commons License
Ця робота ліцензована Creative Commons Attribution 4.0 International License.

ISSN 2411-2828 (Online), ISSN 2411-2798 (Print)