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Classification of Epileptic and Healthy Individual EEG Signals Using Neural Networks

机译:使用神经网络对癫痫和健康个体EEG信号进行分类

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摘要

Electroencephalogram (EEG) are signals used for the analysis of the electrical and functional activity of the brain. These signals are commonly used to detect epileptic seizures. The aim of this study is to classify healthy and epileptic individual EEG signals using artificial neural networks (ANN). For this purpose, the open data source of the University of Bonn was used. The success rates of the classification results obtained with the designed ANN model show the effectiveness of this ANN structure in the application under consideration.
机译:脑电图(EEG)是用于分析大脑的电活动和功能活动的信号。这些信号通常用于检测癫痫发作。这项研究的目的是使用人工神经网络(ANN)对健康和癫痫的单个EEG信号进行分类。为此,使用了波恩大学的开放数据源。通过设计的ANN模型获得的分类结果的成功率表明了该ANN结构在所考虑的应用程序中的有效性。

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