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A quadratic linear-parabolic model-based EEG classification to detect epileptic seizures

The Journal of Biomedical Research 2020年第3期34卷 205-212页

作者： Antonio Quintero-Rincon Carlos DGiano Hadj Batatia Epilepsy and Telemetry Integral Center Foundation for the Fight against Pediatric Neurological DiseaseMontaneses 2325Buenos Aires C1428AQKArgentina Computer Science Research Institute of Toulouse-National Polytechnic Institute of Toulouse University of ToulouseToulouseCedex 7 B.P.7122-31071France

The two-point central difference is a common algorithm in biological signal processing and is particularly useful in analyzing physiological *** this paper,we develop a model-based classification method to detect epileptic seizures that relies on this algorithm to filter electroencephalogram(EEG) *** underlying idea was to design an EEG filter that enhances the waveform of epileptic *** filtered signal was fitted to a quadratic linear-parabolic model using the curve fitting *** model fitting was assessed using four statistical parameters,which were used as classification features with a random forest algorithm to discriminate seizure and non-seizure *** proposed method was applied to 66 epochs from the Children Hospital Boston *** showed that the method achieved fast and accurate detection of epileptic seizures,with a92% sensitivity,96% specificity,and 94.1% accuracy.

关键词： two-point central difference curve fitting parabolic curves epilepsy electroencephalogram random forest

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