Dual deep neural network-based classifiers to detect experimental seizures

조경옥

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조경옥

저널정보: 대한약리학회 The Korean Journal of Physiology & Pharmacology The Korean Journal of Physiology & Pharmacology 제23권 제2호

발행연도: 2019.1

수록면: 131 - 139 (9page)

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Manually reviewing electroencephalograms (EEGs) is labor-intensive and demands automated seizure detection systems. To construct an efficient and robust event detector for experimental seizures from continuous EEG monitoring, we combined spectral analysis and deep neural networks. A deep neural network was trained to discriminate periodograms of 5-sec EEG segments from annotated convulsive seizures and the pre- and post-EEG segments. To use the entire EEG for training, a second network was trained with non-seizure EEGs that were misclassified as seizures by the first network. By sequentially applying the dual deep neural networks and simple pre- and post-processing, our autodetector identified all seizure events in 4,272 h of test EEG traces, with only 6 false positive events, corresponding to 100% sensitivity and 98% positive predictive value. Moreover, with pre-processing to reduce the computational burden, scanning and classifying 8,977 h of training and test EEG datasets took only 2.28 h with a personal computer. These results demonstrate that combining a basic feature extractor with dual deep neural networks and rulebased pre- and post-processing can detect convulsive seizures with great accuracy and low computational burden, highlighting the feasibility of our automated seizure detection algorithm.

참고문헌 (32)

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World Health Organization / 2018 / Epilepsy Fact Sheet / World Health Organization

Berg AT / 2010 / Revised terminology and concepts for organization of seizures and epilepsies : report of the ILAE Commission on Classification and Terminology, 2005-2009 / Epilepsia 51:676~685

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조경옥

소속기관 가톨릭대학교

주요연구분야 의약학 > 기초의학 > 약리학

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