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Automatic seizure detection with different time delays using SDFT and time-domain feature extraction

The Journal of Biomedical Research 2022年第1期36卷 58-67页

作者： Amal S.Abdulhussien Ahmad T.AbdulSaddaa Kamran Iqbal Communication Technical Engineering College Al-Furat Al-Awsat Technical UniversityAl-Najaf 54001Iraq Department of System Engineering University of Arkansas at Little RockLittle RockAR 72204USA.

Automatic seizure detection is important for fast detection of the seizure because the way that the expert denotes and searches for seizure in the long signal takes time. The most common way to detect seizures automatically is to use an electroencephalogram(EEG). Many studies have used feature extraction that needs time for calculation. In this study, sliding discrete fourier transform(SDFT) was applied for conversion to a frequency domain without using a window, which was compared with using window for feature selection. SDFT was calculated for each time series sample directly without any delay by using a simple infinite impulse response(IIR)structure. The EEG database of Bonn University was used to test the proposed method, and two cases were defined to examine a two-classifier feedforward neural network and an adaptive network-based fuzzy inference system. Results revealed that the maximum accuracies were 93% without delay and 99.8% with a one-second delay. This delay accrued because the average was taken for the results with a one-second window.

关键词： EEG seizure detection machine learning sliding discrete fourier transform

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