Detecting abnormal electroencephalograms using deep convolutional networks.

van Leeuwen, K G; Sun, H; Tabaeizadeh, M; Struck, A F; van Putten, M J A M; Westover, M B

van Leeuwen, K G; Sun, H; Tabaeizadeh, M; Struck, A F; van Putten, M J A M; Westover, M B.

Afiliação

van Leeuwen KG; Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA; University of Twente, Enschede, the Netherlands.
Sun H; Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA.
Tabaeizadeh M; Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA.
Struck AF; Department of Neurology, Wisconsin Hospital and Clinics, Madison, WI, USA.
van Putten MJAM; University of Twente, Enschede, the Netherlands; Department of Neurology and Clinical Neurophysiology, Medisch Spectrum Twente, Enschede, the Netherlands.
Westover MB; Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA. Electronic address: mwestover@mgh.harvard.edu.

Clin Neurophysiol ; 130(1): 77-84, 2019 01.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-30481649

Assuntos

Bases de Dados Factuais; Eletroencefalografia/métodos; Aprendizado de Máquina; Redes Neurais de Computação; Fases do Sono/fisiologia; Adolescente; Adulto; Bases de Dados Factuais/estatística & dados numéricos; Eletroencefalografia/estatística & dados numéricos; Feminino; Humanos; Aprendizado de Máquina/estatística & dados numéricos; Masculino; Pessoa de Meia-Idade; Estudos Retrospectivos; Adulto Jovem

Palavras-chave

Clinical neurophysiology; Computer aided diagnosis (CAD); Convolutional neural networks (CNN); Deep learning; Electroencephalograms (EEG); Epilepsy

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Fases do Sono / Bases de Dados Factuais / Redes Neurais de Computação / Eletroencefalografia / Aprendizado de Máquina Idioma: En Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article

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