0% Complete
English
صفحه اصلی
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Comparative Analysis of Machine Learning and Deep Learning Models for Epileptic Seizure Detection Using the CHB-MIT EEG Dataset
نویسندگان :
Pouya Taghipour Langrodi
1
Amirsadra Khodadadi
2
Mahtab Dastranj
3
Golnaz Baghdadi
4
1- Department of Biomedical Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
2- Department of Biomedical Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
3- Department of Biomedical Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
4- Department of Biomedical Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
کلمات کلیدی :
Epilepsy،Neural Networks،Seizure Detection،Electroencephalography،EEG،Deep Learning،Machine Learning،LSTM
چکیده :
Epilepsy is one of the most common neurological disorders that usually comes with sudden and unpredictable seizures and can severely affect the quality of life of patients. This study aims to design and evaluate different artificial approaches for automated seizure detection using EEG signals from the CHB-MIT dataset. This dataset contains 23 patients suffering from epileptic seizures, including boys and girls aged between 1.2 to 22 years old. Feature extraction was performed across time, frequency, and time-frequency domains. Eight classifiers were implemented in this study, including four machine learning algorithms (SVM, KNN, Decision Tree, and naïve Bayes) and four deep learning architectures (Artificial Neural Network, LSTM, TCN, and Transformer). The results demonstrated that the LSTM and TCN models outperformed other classifiers in detecting the preictal and ictal stages, achieving an accuracy of 96.0% and 97.3% with the sensitivity of 93.5% and 90.5%. Moreover, ANN and Transformer achieved 94.8% and 93.2% accuracy. In contrast, SVM, KNN, DT, and NB represented 93.1%, 92.4%, 81.2%, and 71.9% in accuracy. By preparing a uniform data preparation baseline for the CHB-MIT dataset, this study made an identical comparison between machine learning and deep learning models to propose the best approach for epileptic seizure detection.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
تحلیل پارامترهای کلیدی مؤثر در شکست پچ چسبنده ترمیمی تاندون روتاتورکاف با مدلسازی اجزای محدود
شقایق راست قلم - آزاده قوچانی - محسن صراف بید آباد
Edge-Based Personalized Information Retrieval for Mobile Users Leveraging Federated Learning
Ebrahim Ebrahimi - Hamed Nazarian - Amin Mohammadi - Morteza Mohammadi zanjireh
Late Fusion-Based Deep Learning for Breast Cancer Classification in Mammography
Mehdi Baharloo - Ata Jodeiri
مهندسی مالی اسلامی: چارچوبی برای توسعه پایدار، نوآوری و عدالت اقتصادی در نظام مالی اسلامی
مهدی زینالی - رسول قوسینی - مرتضی نوروززادبناء
نقش هوش مصنوعی در تحول آفرینی حوزه روابط عمومی سازمانها
علی یاوری - سحر صفرزادهنیا - حبیبه نظری
Automated Tibial Bone Segmentation using 2D Swin-Unet on Knee X-ray Images
Ali Kazemi - Abolfazl Zamanirad - Soodabeh Esfandiary - Ebrahim Najafzadeh - Mohammad Hossein Nabian - Parastoo Farnia - Alireza Ahmadian
بررسی تأثیر ریسک اطلاعات مالی و بندهای تعدیلی حسابرسی بر وجوه هیئتمدیره مشترک در شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران
حمیدرضا عزیزی - عرفان تخستین حلم
Effects of laminectomy on active-passive spine loads: a musculoskeletal finite element modeling investigation
Aida Ahmadi - Navid Arjmand - Parisa Azimi
شبیه سازی عددی انقباض بطن راست قلب جنین انسان به روش تعامل سیال و جامد
سیده کیمیا مرتضوی فارسانی - هانیه نیرومند اسکوئی - بهروز جعفرزاده - محمد حسن فردوسی
بررسی ادبیات ارتباطات پایدار در بازاریابی
رعنا شهدآور - عسل اعتباری اصل امین
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2