Epileptic seizure detection: a comparative study between deep and traditional machine learning techniques.

Sahu, Rekha; Dash, Satya Ranjan; Cacha, Lleuvelyn A; Poznanski, Roman R; Parida, Shantipriya

Sahu, Rekha; Dash, Satya Ranjan; Cacha, Lleuvelyn A; Poznanski, Roman R; Parida, Shantipriya.

Afiliación

Sahu R; School of Computer Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Odisha, 751024, India.
Dash SR; School of Computer Application, KIIT University, Bhubaneswar, Odisha, 751024, India.
Cacha LA; Faculty of Health Science, Universiti Sultan Zainal Abidin, Gong Badak Campus, Darul Iman, Terengganu, 21300, Malaysia.
Poznanski RR; Faculty of Informatics and Computing, Universiti Sultan Zainal Abidin, Besut Campus, Besut, Terengganu, 22200, Malaysia.
Parida S; Idiap Research Institute, Centre du Parc, Rue Marconi 19, Martigny, CH-1920, Switzerland.

J Integr Neurosci ; 19(1): 1-9, 2020 Mar 30.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32259881

Asunto(s)

Encéfalo/fisiopatología; Electroencefalografía; Epilepsia/diagnóstico; Aprendizaje Automático; Convulsiones/diagnóstico; Epilepsia/fisiopatología; Humanos; Curva ROC; Convulsiones/fisiopatología; Procesamiento de Señales Asistido por Computador

Palabras clave

EEG signals; Epilepsy; artificial neural networks; computer simulations; deep learning; neural signals; seizure

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Texto completo: 1 Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Convulsiones / Encéfalo / Electroencefalografía / Epilepsia / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: J Integr Neurosci Asunto de la revista: NEUROLOGIA Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: India

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