فایل ورد کامل SVM بر پایه تشخیص تشنج EEG خودکار با استفاده از بسته های موجی Coiflets

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل SVM بر پایه تشخیص تشنج EEG خودکار با استفاده از بسته های موجی Coiflets،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۲ صفحه

نتیجه گیری و اهداف آینده
برای مطالعه ی کنونی، حداکثر CA با استفاده از ترکیب مجموعه های ویژگی ERD-ENT با مقدار میانگینی معادل با %۹۹۶۰ استخراج شد. به هر حال با در نظر گرفتن هماهنگ سازی پارامترهای عملکردی، ویژگی SD بهترین نرخ های طبقه بندی را نتیجه دادند. این حالت با استفاده از اندازه گیری های ثابت شده ایی از زمان های محاسبه ایی به شدت کم، حمایت شد. بنابراین کاربرد ان به میزان زیادی قابل اطمینان برای تنظیمات عملی می باشد. بطور کلی، این کار پژوهشی بطور موفقیت آمیزی یک بهبودی را برای طراحی های موجود نشان داد. کمک بیشتری در ریشه-کن کردن موانع، در طول بررسی دستی زمانبر رخدادهای تشنجی نیاز است. استقرار آن، کمک بیشتری در کشورهای در حال توسعه خواهد شد. بعلاوه روش پیشنهادی، به بهبود سایر طراحی های سیستم هوشمند استفاده شده در تشخیص بالینی کمک خواهد کرد.
کار کنونی نیاز به اعتبارسازی بیشتر با مجموعه داده ی خارج از نمونه ی بیشتر دارد. این پیشنهاد می تواند توسط بهینه سازی الهام گرفته از طبیعت حمایت شود. کار آینده شامل کاربرد این مدل برای پیش بینی تشنج برای تولید پیام های هشداردهنده می باشد.

عنوان انگلیسی:SVM based Automated EEG Seizure Detection using ‘Coiflets’ Wavelet Packets~~en~~

IV. CONCLUSIONS AND FUTURE SCOPE

For the present study, maximum CA was elicited using ERD-ENT feature sets combination with mean value equal to 99.60 %. However, considering the overall better synchronization of performance parameters, SD features resulted in best classification rates. This was further supported by proved measures of extremely less computation timings. Thus, making its application highly reliable for practical settings. Overall, this research work successfully demonstrated an improvement over existing designs [15, 17, 20-23]. Further assisting in eradication of impediments faced during timeconsuming manual inspection of seizure events. Its deployment will be of at-most help in underdeveloped and developing countries. Furthermore, the proposed methodology will also help to improve other expert system designs used in clinical diagnosis. Present work needs further validation with more out-ofsample data sets. This proposal can be further backed by natureinspired optimization. The future work involves application of this model for seizure prediction to generate warning messages.

$$en!!