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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | - |
Autor(es): dc.creator | Tomanik, Gustavo H. [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Betting, Luiz E. [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Campanharo, Andriana S. L. O. [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Rojas, I | - |
Autor(es): dc.creator | Joya, G. | - |
Autor(es): dc.creator | Catala, A. | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-22T00:08:54Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-22T00:08:54Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-09 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-09 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-01-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-20521-8_13 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/196249 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/196249 | - |
Descrição: dc.description | The identification of Interictal Epileptiform Discharges (IEDs), which are characterized by spikes and waves in electroencephalographic (EEG) data, is highly beneficial to the automated detection and prediction of epileptic seizures. In this paper, a novel single-step approach for IEDs detection based on the complex network theory is proposed. Our main goal is to illustrate how the differences in dynamics in EEG signals from patients diagnosed with idiopathic generalized epilepsy are reflected in the topology of the corresponding networks. Based on various network metrics, namely, the strongly connected component, the shortest path length and the mean jump length, our results show that this method enables the discrimination between IEDs and free IEDs events. A decision about the presence of epileptiform activity in EEG signals was made based on the confusion matrix. An overall detection accuracy of 98.2% was achieved. | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | - |
Descrição: dc.description | Sao Paulo State Univ UNESP, Inst Biosci, Dept Biostat, Botucatu, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Sao Paulo State Univ UNESP, Botucatu Med Sch, Inst Biosci, Dept Neurol Psychol & Psychiat, Botucatu, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Sao Paulo State Univ UNESP, Inst Biosci, Dept Biostat, Botucatu, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Sao Paulo State Univ UNESP, Botucatu Med Sch, Inst Biosci, Dept Neurol Psychol & Psychiat, Botucatu, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2015/222935 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2017/09216-7 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2018/02014-2 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2016/17914-3 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2018/25358-9 | - |
Descrição: dc.description | CAPES: 001 | - |
Formato: dc.format | 152-161 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Publicador: dc.publisher | Springer | - |
Relação: dc.relation | Advances In Computational Intelligence, Iwann 2019, Pt I | - |
???dc.source???: dc.source | Web of Science | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electroencephalographic time series | - |
Palavras-chave: dc.subject | Interictal Epileptiform Discharges | - |
Palavras-chave: dc.subject | Complex networks | - |
Palavras-chave: dc.subject | Network measures | - |
Título: dc.title | Automatic Identification of Interictal Epileptiform Discharges with the Use of Complex Networks | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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