• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Haralick feature extraction from time-frequency images for epileptic seizure detection and classification of EEG data

    Thumbnail
    التاريخ
    2014
    المؤلف
    Boubchir, Larbi
    Al-Maadeed, Somaya
    Bouridane, Ahmed
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    This paper presents novel time-frequency (t-f) features based on t-f image descriptors for the automatic detection and classification of epileptic seizure activities in EEG data. Most previous methods were based only on signal-related features derived from the instantaneous frequency and the energies of EEG signals generated from different spectral sub-bands. The proposed features are extracted from the t-f representation of EEG signals which are processed as a textured image using Haralick's texture descriptors. The proposed descriptors are capable to describe visually the epileptic seizure patterns observed in t-f image of EEG signals. The results obtained on real EEG data show that the use of the proposed features improves significantly the performance of the EEG seizure detection and classification by achieving a total classification accuracy up to 99% for 140 EEG segments using one-againt-one SVM classifier.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1109/ICM.2014.7071799
    http://hdl.handle.net/10576/4424
    المجموعات
    • علوم وهندسة الحاسب [‎2429‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video