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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.17 No.3
- 발행연도
- 2017.9
- 수록면
- 194 - 201 (8page)
- DOI
- 10.5391/IJFIS.2017.17.3.194
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This paper presents a novel multiscale entropy measure for analyzing brain rhythms, called electroencephalograms (EEGs), with an aim of unveiling the underlying dynamics of EEG over multiple time scales. This work is inspired by the known fact that neurological signals such as EEG has distinct dynamics over different temporal scales. To reflect the nonlinear and nonstationary nature of EEGs, the recently developed empirical mode decomposition is incorporated, allowing an EEG to be decomposed into its inherent multiple temporal scale elements, referred to as intrinsic mode functions (IMFs). By computing the permutation entropy of each IMF in a time-dependent manner and averaging them over multiple scales, it yields a data-adaptive multiscale permutation entropy (DAMPE) measure for analyzing the brain waves. Simulation and experimental results show that the proposed DAMPE is efficient to reveal the dynamical changes over multiple scales.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Data-Adaptive Multiscale Permutation Entropy
3. Simulation and Experimental Studies
4. Conclusions
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
G. Buzs´aki, Rhythms of the Brain, Oxford: Oxford University Press, 2006.
R. Ferenets, T. Lipping, A. Anier, V. J¨antti, S. Melto, and S. Hovilehto, “Comparison of entropy and complexity measures for the assessment of depth of sedation,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 53, no. 6, pp. 1067? 1077, 2006. https://doi.org/10.1109/tbme.2006.873543
C. Stam, B. Jelles, H. Achtereekte, S. Rombouts, J. Slaets, and R. Keunen, “Investigation of EEG non-linearity in dementia and Parkinson’s disease. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, vol. 95, no. 5, pp. 309-317, 1995. https://doi.org/10.1016/0013-4694(95)00147-q
D. E. Kim, J. H. Yu, and K. B. Shim, “EEG feature classification based on grip strength for BCI applications,” International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, vol. 15, no. 4, pp. 277-282, 2015. https://doi.org/10.5391/ijfis.2015.15.4.277
N. V. Thakor and S. Tong, “Advances in quantitative electroencephalogram analysis methods,” Annual Review of Biomedical Engineering, vol. 6, pp. 453-495, 2004. https://doi.org/10.1146/annurev.bioeng.5.040202.121601
R. Ferenets, T. Lipping, A. Anier, V. J¨antti, S. Melto, and S. Hovilehto, “Comparison of entropy and complexity measures for the assessment of depth of sedation,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 53, no. 6, pp. 1067? 1077, 2006. https://doi.org/10.1109/tbme.2006.873543
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D. E. Kim, J. H. Yu, and K. B. Shim, “EEG feature classification based on grip strength for BCI applications,” International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, vol. 15, no. 4, pp. 277-282, 2015. https://doi.org/10.5391/ijfis.2015.15.4.277
N. V. Thakor and S. Tong, “Advances in quantitative electroencephalogram analysis methods,” Annual Review of Biomedical Engineering, vol. 6, pp. 453-495, 2004. https://doi.org/10.1146/annurev.bioeng.5.040202.121601
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