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Epileptic seizure detection using EEG signals and extreme gradient boosting

The Journal of Biomedical Research 2020年第3期34卷 228-239页

作者： Paul Vanabelle pierre de handschutter Riem El Tahry Mohammed Benjelloun Mohamed Boukhebouze Data Science department Centre of Excellence in Informationand Communication TechnologiesCharleroi 6041Belgium Computer Science Unit Faculty of EngineeringUniversity of MonsMons 7000Belgium Refractory Epilepsy Centre University Hospital of Saint-LucBrussels 1200Belgium Institute of Neuroscience Catholic University of LouvainBrussels 1200Belgium

The problem of automated seizure detection is treated using clinical electroencephalograms(EEG) and machine learning algorithms on the Temple University Hospital EEG Seizure Corpus(TUSZ).Performances on this complex data set are still not encountering *** purpose of this work is to determine to what extent the use of larger amount of data can help to improve the *** methods are explored:a standard partitioning on a recent and larger version of the TUSZ,and a leave-one-out approach used to increase the amount of data for the training ***,a fast implementation of the gradient boosting classifier,is the ideal algorithm for these *** performances obtained are in the range of what is reported until now in the literature with deep learning *** give interpretation to our results by identifying the most relevant features and analyzing performances by seizure *** show that generalized seizures tend to be far better predicted than focal *** also notice that some EEG channels and features are more important than others to distinguish seizure from background.

关键词： epileptic seizure electroencephalograms Temple University Hospital EEG Seizure Corpus machine learning XGBoost

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