Titre
Optimal preictal period in seizure prediction
Type
poster de conférence/colloque
Institution
Externe
Auteur(s)
Bandarabadi, Mojtaba
Auteure/Auteur
Rasekhi, Jalil
Auteure/Auteur
Teixeira, Cesar A.
Auteure/Auteur
Dourado, Antonio
Auteure/Auteur
Liens vers les personnes
Titre du livre ou conférence/colloque
Proceedings Iwbbio 2014: International Work-Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering, Vols 1 and 2
ISBN
978-84-15814-84-9
Statut éditorial
Publié
Date de publication
2014
Première page
1427
Dernière page/numéro d’article
1433
Langue
anglais
Résumé
A statistical method for finding the optimal preictal period to be used in epileptic seizure prediction algorithms is presented. As supervised machine learning methods need labeled training samples, the adequate selection of preictal period plays a key role in the training of an efficient classifier employed in seizure prediction. The proposed method uses amplitude distribution histograms of a candidate feature extracted from electroencephalogram (EEG) signals. The method is evaluated on 135 hours of intracranial EEG (iEEG) recordings related to 27 epileptic seizures.
Sujets
PID Serval
serval:BIB_1D77BF26FF83
Date de création
2021-07-06T13:28:21.887Z
Date de création dans IRIS
2025-05-20T20:02:57Z