Diagnóstico automático de convulsiones epilépticas en señales de EEG utilizando características de dimensión fractal y método de autoencoder convolucional
Autores: Malekzadeh, Anis; Zare, Assef; Yaghoobi, Mahdi; Alizadehsani, Roohallah
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Diagnóstico automático de convulsiones epilépticas en señales de EEG utilizando características de dimensión fractal y método de autoencoder convolucional
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Propone detección de convulsiones epilépticas
Electroencefalografía
Características no lineales
Dimensión fractal
Modelo de aprendizaje profundo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Este documento propone un nuevo método para la detección de convulsiones epilépticas en señales de electroencefalografía (EEG) utilizando características no lineales basadas en la dimensión fractal (FD) y un modelo de aprendizaje profundo (DL).
Descripción
Este documento propone un nuevo método para la detección de convulsiones epilépticas en señales de electroencefalografía (EEG) utilizando características no lineales basadas en la dimensión fractal (FD) y un modelo de aprendizaje profundo (DL).