Implementación basada en FPGA para clasificación en tiempo real de EEG epiléptico utilizando descriptor de Hjorth y KNN
Autores: Rizal, Achmad; Hadiyoso, Sugondo; Ramdani, Ahmad Zaky
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Implementación basada en FPGA para clasificación en tiempo real de EEG epiléptico utilizando descriptor de Hjorth y KNN
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Instrumentos médicos
Diagnóstico de epilepsia
Sistema digital
Clasificación de EEG
Extracción de características
Implementación en tiempo real
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
El EEG es uno de los principales instrumentos médicos utilizados por los clínicos en el análisis y diagnóstico de la epilepsia a través de observaciones visuales o computadoras. La inspección visual es difícil, consume tiempo y no se puede realizar en tiempo real. Por lo tanto, proponemos un sistema digital para la clasificación del EEG epiléptico en tiempo real en un Array de Puertas Programables en Campo (FPGA).
Descripción
El EEG es uno de los principales instrumentos médicos utilizados por los clínicos en el análisis y diagnóstico de la epilepsia a través de observaciones visuales o computadoras. La inspección visual es difícil, consume tiempo y no se puede realizar en tiempo real. Por lo tanto, proponemos un sistema digital para la clasificación del EEG epiléptico en tiempo real en un Array de Puertas Programables en Campo (FPGA).