DSpace DSpace UPC
 Català   Castellano   English  

E-prints UPC >
Altres >
Enviament des de DRAC >

Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/2117/16063

Ítem no disponible en accés obert per política de l'editorial

Arxiu Descripció MidaFormat
EEG Signal Description with Spectral-Envelope-Based Speech Recognition Features for Detection of Neonatal Seizures.pdf754,32 kBAdobe PDF Accés restringit

Citació: Temko, A. [et al.]. EEG signal description with spectral-envelope-based speech recognition features for detection of neonatal seizures. "IEEE transactions on information technology in biomedicine", 21 Novembre 2011, vol. 15, núm. 6, p. 839-847.
Títol: EEG signal description with spectral-envelope-based speech recognition features for detection of neonatal seizures
Autor: Temko, Andrey A. Veure Producció científica UPC; Nadeu Camprubí, Climent Veure Producció científica UPC; Marnane, W.; Boylan, G.B.; Lightbody, G.
Data: 21-nov-2011
Tipus de document: Article
Resum: In this paper, features which are usually employed in automatic speech recognition (ASR) are used for the detection of seizures in newborn EEG. In particular, spectral envelope-based features, composed of spectral powers and their spectral derivatives are compared to the established feature set which has been previously developed forEEGanalysis.The results indicate that the ASR featureswhich model the spectral derivatives, either full-band or localized in frequency, yielded a performance improvement, in comparison to spectral-power-based features. Indeed it is shown here that they perform reasonably well in comparison with the conventional EEG feature set. The contribution of the ASR features was analyzed here using the support vector machines (SVM) recursive feature elimination technique. It is shown that the spectral derivative features consistently appear among the top-rank features. The study shows that the ASR features should be given a high priority when dealing with the description of the EEG signal.
ISSN: 1089-7771
URI: http://hdl.handle.net/2117/16063
DOI: 10.1109/TITB.2011.2159805
Versió de l'editor: http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=5887420&tag=1
Apareix a les col·leccions:Altres. Enviament des de DRAC
VEU - Grup de Tractament de la Parla. Articles de revista
Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions. Articles de revista
Comparteix:


Stats Mostra les estadístiques d'aquest ítem

SFX Query

Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets.

Per a qualsevol ús que se'n vulgui fer no previst a la llei, dirigiu-vos a: sepi.bupc@upc.edu

 

Valid XHTML 1.0! Programari DSpace Copyright © 2002-2004 MIT and Hewlett-Packard Comentaris
Universitat Politècnica de Catalunya. Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius