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SYSTEM AND METHOD FOR EARLY AND EFFICIENT PREDICTION OF EPILECTIC SEIZURES

机译:癫痫发作早期高效预测的系统和方法

摘要

A seizure prediction algorithm based on deep learning that integrates the feature extraction and classification processes into a single automated architecture is claimed herein. In the method, the computation complexity is reduced because there is no feature engineering. The method uses a novel algorithm for EEG channel selection in which the number of EEG channels is decreased to reduce the required memory for storing the data and parameters. In one or more embodiments, an IoT based framework for accurate epileptic seizure prediction system is disclosed.
机译:本文要求一种基于深度学习的癫痫预测算法,其将特征提取和分类过程集成到单个自动化架构中。 在该方法中,计算复杂性降低,因为没有特征工程。 该方法使用新颖的eEG信道选择算法,其中eEG信道的数量减少以减少用于存储数据和参数的所需内存。 在一个或多个实施例中,公开了一种用于精确癫痫癫痫发作预测系统的基于物联网的框架。

著录项

  • 公开/公告号US2021307673A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-10-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 UNIVERSITY OF LOUISIANA AT LAFAYETTE;

    申请/专利号US202117210786

  • 发明设计人 HISHAM DAOUD;MAGDY BAYOUMI;

    申请日2021-03-24

  • 分类号A61B5;A61B5/369;A61B5/31;A61B5/291;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 21:31:02

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