StationPlot：一种用于癫痫 seizure 检测的非平稳性量化新工具
信号处理
2018-11-13 v1 计算机视觉与模式识别
神经元与认知
摘要
我们开发了一种称为 StationPlot 的新型非平稳性可视化工具，用于解析动力学时间序列的混沌行为。通过在 StationPlot 上采用凸包几何（CHG），构建了一组刻画非平稳性几何特征与变异程度的分析度量。在欧氏空间中，StationPlot 感兴趣区域（ROI）的非对称结构可同时表征趋势平稳（TS）与差分平稳（DS）扰动。所提方法使用 EEG 信号进行了实验验证，其能够解析神经动力学相对时间演化及其非平稳形态，从而例证了其在 seizure 活动（SA）检测中的诊断能力。基于提取的 CHG 特征，实验结果与时序方差分析（ANOVA）表明，与现有基于浅层特征的最优方法相比，其具有更优的分类性能，并验证了其作为富含几何信息的判别描述子在信号处理应用中的有效性。
引用
@article{arxiv.1811.04230,
title = {StationPlot: A New Non-stationarity Quantification Tool for Detection of Epileptic Seizures},
author = {Sawon Pratiher and Subhankar Chattoraj and Rajdeep Mukherjee},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.04230},
year = {2018}
}
备注
This paper is accepted for presentation at IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (IEEE GlobalSIP), California, USA, 2018