对单参考 EEG 电极时间序列成像以进行癫痫发作风险分析
机器学习
2022-06-30 v1 信号处理
摘要
难治性癫痫患者由单个头皮电极（加参考电极）捕获的时间序列被用于预测癫痫发作易感性。该时间序列经预处理、分割，每段使用三种已知方法转换为图像：递归图、Gramian 角场、马尔可夫转移场。未来预定义时间窗内癫痫发作的可能性通过平均 CNN 的 softmax 层输出计算，而非通常采用分类层输出的做法。对该可能性设阈后，癫痫发作预测性能更优。有趣的是，对几乎所有患者，最佳阈值均异于 50%。结果表明，该技术对部分发作与患者可得良好预测结果。然而，需更多测试，即更多患者与更多发作，以更好理解该技术的真实潜力。
引用
@article{arxiv.2206.14520,
title = {Imaging the time series of one single referenced EEG electrode for Epileptic Seizures Risk Analysis},
author = {Tiago Leal and Antonio Dourado and Fabio Lopes and Cesar Teixeira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.14520},
year = {2022}
}
备注
11 pages, 5 figures, 3 tables. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2204.07034