Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Diagnosis Of Epilepsy Disorders Using Artificial Neural Networks. An Intelligent Automated System That can Diagnosis Of Epilepsy Disorders Using Artificial Neural Networks

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Boran Sekeroglu and G?ls?m Y?ld?z As?ksoy
ISBN: 9783659291555
Год издания: 2013
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 96
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 28892 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 114655
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Artificial Neural networks have been provided an effective approach for EEG signals because of its self-adaption and natural way to organize. Artificial intelligence system based on the qualitative diagnostic criteria and decision rules of human expert could be useful as the clinical decision supporting tool for the localization of epileptogenic zones and the training tool for u experienced clinicians. Also, considering the fact that experiences from the different clinical fields must be cooperated for the diagnosis of epilepsy, integrated artificial intelligence system will be useful for the diagnosis and treatment of epilepsy patients. This research presents an automated system that can diagnose epilepsy. The system is composed of two phases. The first phase is the features extraction by using discrete wavelet transform (DWT). The second phase is the classification of the EEG signals (existence of epileptic seizure or not), using artificial neural networks. The proposed system will help and aid the the neurologists to detection of the epileptic activity.
Ключевые слова: pattern recognition, Neural Networks