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본 논문은 수면 2기의 EEG 선호와 주성분 분석(principle component analysis)을 이용하여 수면 장애를 분류하는 방안을 제안하고 있다. 초기 특징을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서는 수면 2기의 EEG 신호가 고속 푸리에 변환(fast Fourier transforms)에 의해서 잡음을 제거하는 과정이 수행되었다. 잡음이 제거 된 EEG 신호를 두 번째 단계에서는 주성분 분석을 이용하여 5개의 차원으로 축소하였다. 마지막 단계에서는 축소된 5개의 차원을 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)의 입력으로 사용하여 분류성능을 측정하였다. 분류성능에 있어서 정확도(accuracy), 특이도(specificity), 민감도(sensitivity)가 모두 100%로 나타났다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 수면 장애(Sleep Disturbance) 분류모델의 설계
Ⅲ. 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Function, NEWFM)
Ⅳ. 실험 결과 (Experimental Results)
Ⅴ. 결론
참고문헌
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1. [학술지(정기간행물)] - D. J. Dijk / 1997 / Variation of electroencephalographic activity during non-rapid eye movement and rapid eye movement sleep with phase of circadian melatonin rhythm in humans / J. Physiol 505 : 851 ~ 858
2. [학술지(정기간행물)] - E. O. Bixler / 1984 / Nocturnal sleep and wakefulness: effects of age and sex in normal sleeper / Int. J. Neurosci 23 : 33 ~ 42
3. [학술지(정기간행물)] - J. M. Lee / 2002 / Detrended fuctuation analysis of EEG in sleep apnea using MIT=BIH polysomnography data / Computers in Biology and Medicine 32 : 37 ~ 47
4. [학술지(정기간행물)] - Y. S. Chung / 2010 / Pathophysiology and Diagnosis of Sleep Apnea / The KJAsEM 20 (1)
5. [학술지(정기간행물)] - Elif Derya Übeyli / 2010 / Adaptive neuro-fuzzy inference system employing wavelet coefficients for detection of alterations in sleep EEG activity during hypopnoea episodes / Digital Signal Processing 20 : 678 ~ 691
2. [학술지(정기간행물)] - E. O. Bixler / 1984 / Nocturnal sleep and wakefulness: effects of age and sex in normal sleeper / Int. J. Neurosci 23 : 33 ~ 42
3. [학술지(정기간행물)] - J. M. Lee / 2002 / Detrended fuctuation analysis of EEG in sleep apnea using MIT=BIH polysomnography data / Computers in Biology and Medicine 32 : 37 ~ 47
4. [학술지(정기간행물)] - Y. S. Chung / 2010 / Pathophysiology and Diagnosis of Sleep Apnea / The KJAsEM 20 (1)
5. [학술지(정기간행물)] - Elif Derya Übeyli / 2010 / Adaptive neuro-fuzzy inference system employing wavelet coefficients for detection of alterations in sleep EEG activity during hypopnoea episodes / Digital Signal Processing 20 : 678 ~ 691
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