TAILIEUCHUNG - Ứng dụng máy học vector hỗ trợ SVM trong dự đoán cơn động kinh

Bài viết đề xuất một phương pháp sử dụng máy học vector hỗ trợ SVM (Support Vector Machine) để dự đoán cơn động kinh dựa trên các bản ghi tín hiệu điện não đồ EEG (Electroencephalography). Phương pháp này sử dụng các đặc trưng đơn biến của tín hiệu EEG nhằm phân loại bốn trạng thái tín hiệu EEG (bình thường, tiền động kinh, động kinh và sau động kinh). | Ứng dụng máy học vector hỗ trợ SVM trong dự đoán cơn động kinh TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC (ISSN: 1859 - 4557) ỨNG DỤNG MÁY HỌC VECTOR HỖ TRỢ SVM TRONG DỰ ĐOÁN CƠN ĐỘNG KINH A METHOD BASED ON SVM TO PREDICT EPILEPTIC SEIZURES Nguyễn Văn Sơn1*, Vương Hoàng Nam2, Đào Xuân Phúc1, Vũ Duy Thuận3 1 Trường Đại học Mở Hà Nội, 2Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 3Trường Đại học Điện lực Ngày nhận bài: 11/10/2019, Ngày chấp nhận đăng: 25/12/2019, Phản biện: TS. Nguyễn Hữu Phát Tóm tắt: Bệnh động kinh được xem là căn bệnh liên quan đến rối loạn trong não phổ biến thứ hai và ảnh hưởng đến khoảng 1% dân số thế giới. Đặc trưng của động kinh là sự xuất hiện bất chợt và mất kiểm soát của cơn co giật (cơn động kinh). Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp sử dụng máy học vector hỗ trợ SVM (Support Vector Machine) để dự đoán cơn động kinh dựa trên các bản ghi tín hiệu điện não đồ EEG (Electroencephalography). Phương pháp này sử dụng các đặc trưng đơn biến của tín hiệu EEG nhằm phân loại bốn trạng thái tín hiệu EEG (bình thường, tiền động kinh, động kinh và sau động kinh). Việc dự đoán chính xác cơn động kinh phụ thuộc vào khả năng nhận dạng/phân biệt trạng thái tiền động kinh (pre-ictal) với ba trạng thái còn lại. Các kết quả mô phỏng với cơ sở dữ liệu động kinh của Đại học Freiburg cho thấy tính hữu dụng của phương pháp đề xuất. Từ khóa: Máy học vector hỗ trợ (SVM), dự đoán cơn động kinh, tín hiệu điện não đồ (EEG). Abstract: Epilepsy is the second most common brain disorder and affects approximately 1% of the world’s population. Epilepsy is characterized by the occurrence of unforeseenable and uncontrollable seizures. In this paper, we propose a method based on SVM (Support Vector Machine) to predict epileptic seizures using EEG (Electroencephalography) recordings. In this method, univariate features are used to classify four states of EEG (inter-ictal, pre-ictal, ictal and

• Điện - Điện tử
• Máy học vector hỗ trợ
• Dự đoán cơn động kinh
• Tín hiệu điện não đồ
• Tín hiệu điện não đồ EEG
• Phân biệt trạng thái tiền động kinh
• Bài giảng Vector hỗ trợ trong máy học
• Vector hỗ trợ trong máy học
• Position Salaries
• Support vector regression
• Trực quan hóa dữ liệu
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Máy vector hỗ trợ (SVM)
• Phân tách tuyến tính
• Tập điều kiện Karush Kuhn Tucker
• Biểu thức đối ngẫu
• nghiên cứu khoa học
• báo cáo khoa học
• Cây quyết định
• phân loại văn bản
• tách giá trị đơn
• Khai mở dữ liệu
• Bài giảng Khai mở dữ liệu
• Máy học véctơ hỗ trợ
• Support vector machines
• Giải thuật học của SVM
• Ứng dụng của SVM
• Tạp chí y học
• Nghiên cứu y học
• Phương pháp máy vector hỗ trợ
• Hoạt tính kháng sốt rét
• Dẫn chất chalcon
• Chẩn đoán kỹ thuật
• Phép biến đổi nén đồng bộ
• Máy vector hỗ trợ
• Tín hiệu dao động
• Phân loại hư hỏng bộ truyền bánh răng
• Lí thuyết tập thô
• Haft against Haft
• Máy học hỗ trợ vector
• Tạo cấu trúc cây Hah
• Support Vector Marchines
• Chiến thuật HAH
• Phát hiện xâm nhập
• Ứng dụng máy vectơ hỗ trợ
• Bất thường trong ngữ cảnh
• Hệ thống SCADA
• Máy học Support Vector Machine
• Bài giảng Học máy
• Học máy
• Phương pháp học có giám sát
• Máy vectơ hỗ trợ
• Support vector machine
• Tính toán mức lề
• Dữ liệu phân tách được tuyền tính
• Mặt siêu phẳng phân tách
• Lý thuyết tối ưu có ràng buộc
• Tính năng năng lượng
• Ứng dụng học máy
• Dự đoán năng lượng tiêu thụ
• Máy hỗ trợ vector
• Cây quyết định ngẫu nhiên
• Thị giác máy tính
• Mạng nơron tích chập học sâu
• Phân loại ảnh sâu bệnh
• Mô hình mạng EfficientNet
• Ức chế topoisomerase 1
• Chất tương đồng benzo C phenathridin
• Phương pháp máy học SVM
• Kháng ung thư
• Máy vector hỗ trợ
• Tạp chí Khoa học
• Phát hiện ảnh giả
• Kỹ thuật watermarking
• Chữ ký signature
• Ảnh tạo hoàn toàn từ máy tính
• Biến đổi cosine rời rạc
• Luận văn Thạc sĩ
• Công nghệ kỹ thuật Điện tử
• Phân loại hành vi
• Cảm biến gia tốc
• Mạng cảm biến không dây
• kiến thức y học
• tài liệu y khoa
• bệnh thường gặp
• lý thuyết y học
• Chất lượng đào tạo đại học
• Cây quyết định
• Mất cân bằng dữ liệu
• Tạp chí Nghiên cứu khoa học
• Phân lớp văn bản
• Phân lớp hình ảnh
• Naïve Bayes
• Phân loại web
• Mô hình định giá tài sản vốn
• Thuật toán hồi quy vector hỗ trợ
• Mô hình CAPM
• Công nghệ tài chính
• Thuật toán hồi quy KNN
• Khí tượng thủy văn
• Mô hình máy học Support Vector Regression
• Trạm thủy văn Cao Lãnh
• Dự báo dòng chảy
• Công tác dự báo thủy văn