基于 t 分布位置尺度分布和 K 近邻分类器的癫痫信号脉冲-波检测研究
应用统计
2024-07-04 v1 机器学习
统计计算
统计方法学
机器学习
摘要
脑电图 (EEG) 信号中的模式分类是生物医学工程中的重要问题，因为它使我们能够检测脑活动，特别是癫痫发作的早期检测。在本文中，我们提出一种基于 t 分布位置尺度统计表示的癫痫 EEG 信号的 K 近邻分类方法，用于检测脉冲-波。该方法在包含脉冲-波事件和正常脑功能信号的真实数据集上进行演示，其中我们的性能以分类准确率、灵敏度和特异度进行评估。
引用
@article{arxiv.2405.14896,
title = {Study on spike-and-wave detection in epileptic signals using t-location-scale distribution and the K-nearest neighbors classifier},
author = {Antonio Quintero-Rincón and Jorge Prendes and Valeria Muro and Carlos D'Giano},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.14896},
year = {2024}
}
备注
7 pages, 6 figures, INPROCEEDINGS IEEE paper