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dc.contributor.author
Garces Correa, Maria Agustina
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dc.contributor.author
Orosco, Lorena Liliana
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dc.contributor.author
Diez, Pablo Federico
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dc.contributor.author
Laciar Leber, Eric
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dc.date.available
2018-03-06T19:02:20Z
dc.date.issued
2015-02
dc.identifier.citation
Garces Correa, Maria Agustina; Orosco, Lorena Liliana; Diez, Pablo Federico; Laciar Leber, Eric; Automatic detection of epileptic seizures in long-term EEG records; Pergamon-Elsevier Science Ltd; Computers In Biology And Medicine; 57; 2-2015; 66-73
dc.identifier.issn
0010-4825
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/38013
dc.description.abstract
Epilepsy is a neurological disorder which affects nearly 1.5% of the world's total population. Trained physicians and neurologists visually scan the long-term electroencephalographic (EEG) records to identify epileptic seizures. It generally requires many hours to interpret the data. Therefore, tools for quick detection of seizures in long-term EEG records are very useful. This study proposes an algorithm to help detect seizures in long-term iEEG based on low computational costs methods using Spectral Power and Wavelet analysis. The detector was tested on 21 invasive intracranial EEG (iEEG) records. A sensitivity of 85.39% was achieved. The results indicate that the proposed method detects epileptic seizures in long-term iEEG records successfully. Moreover, the algorithm does not require long processing time due to its simplicity. This feature will allow significant time reduction of the visual inspection of iEEG records performed by the specialists.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Pergamon-Elsevier Science Ltd
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Eeg Frequency Bands
dc.subject
Epilepsy
dc.subject
Intracranial Eeg Records (Ieeg)
dc.subject
Power Spectrum
dc.subject
Wavelet Decomposition
dc.subject.classification
Ciencias de la Información y Bioinformática
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Automatic detection of epileptic seizures in long-term EEG records
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2018-03-06T17:46:20Z
dc.journal.volume
57
dc.journal.pagination
66-73
dc.journal.pais
Países Bajos
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dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Garces Correa, Maria Agustina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Orosco, Lorena Liliana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina
dc.description.fil
Fil: Diez, Pablo Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina
dc.description.fil
Fil: Laciar Leber, Eric. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina
dc.journal.title
Computers In Biology And Medicine
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2014.11.013
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S001048251400331X
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