عرض بسيط للتسجيلة

المؤلفShams, Wafaa Khazaal
المؤلفWahab, Abdul
المؤلفQidwai, Uvais A.
تاريخ الإتاحة2024-05-07T05:39:59Z
تاريخ النشر2012
اسم المنشورLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
المصدرScopus
المعرّفhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-34478-7_47
الرقم المعياري الدولي للكتاب3029743
معرّف المصادر الموحدhttp://hdl.handle.net/10576/54695
الملخصThis study proposes a new type of features extracted from Electroencephalography (EEG) signals to distinguish between different tasks. EEG signals are collected from six children aged between two to six years old during opened and closed eyes tasks. For each time-sample, Time Difference of Arrival (TDOA) is applied to EEG time series to compute the source-temporal- features that are assigned to x, y and z coordinates. The features are classified using neural network. The results show an accuracy of around 100% for eyes open task and around (83%-95%) for eyes closed tasks for the same subject. This study highlights the use of new types of features (source-temporal features), to characterize the brain functional behavior.
اللغةen
الناشرSpringer Nature
الموضوعClassification
EEG signals
Source-Temporal features
TDOA approach
العنوانDetecting different tasks using EEG-source-temporal features
النوعConference Paper
الصفحات380-387
رقم العددPART 4
رقم المجلد7666 LNCS
dc.accessType Abstract Only


الملفات في هذه التسجيلة

الملفاتالحجمالصيغةالعرض

لا توجد ملفات لها صلة بهذه التسجيلة.

هذه التسجيلة تظهر في المجموعات التالية

عرض بسيط للتسجيلة