KESNER, Filip, Lukas SEKANINA a Milan BRÁZDIL. Modular framework for detection of inter-ictal spikes in iEEG. In 39th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBC 2017. New York: IEEE, 2017, s. 418-421. ISBN 978-1-5090-2809-2. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1109/EMBC.2017.8036851.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Modular framework for detection of inter-ictal spikes in iEEG
Autoři KESNER, Filip (203 Česká republika), Lukas SEKANINA (203 Česká republika) a Milan BRÁZDIL (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání New York, 39th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBC 2017, od s. 418-421, 4 s. 2017.
Nakladatel IEEE
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 30210 Clinical neurology
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
Kód RIV RIV/00216224:14110/17:00099906
Organizační jednotka Lékařská fakulta
ISBN 978-1-5090-2809-2
ISSN 1557-170X
Doi http://dx.doi.org/10.1109/EMBC.2017.8036851
UT WoS 000427085300104
Klíčová slova anglicky detection of inter-ictal spikes in iEEG
Štítky EL OK
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: Mgr. Michal Petr, učo 65024. Změněno: 28. 4. 2020 10:39.
Anotace
In this paper, we present a new modular approach for detection of inter-ictal spikes in intracranial iEEG recordings from patients that are suffering from pharmaco-resistant form of epilepsy. This new approach is presented in the form of a detection framework consisting of three primary modules: first level detector, second level feature extractor, and third level detection classifier, where each module is responsible for a specific functionality. This detection framework can be perceived as a three slot system, where modules can be easily plugged in their slots and replaced by a different module or implementation on demand, in order to adapt the quality of detection (measured in terms of sensitivity, precision or inter-recording adaptability) and computational cost. Using complex real-world data sets it was confirmed that the proposed framework provides highly sensitive and precise detection, while it also significantly reduces the computation time.
VytisknoutZobrazeno: 25. 4. 2024 19:15