Intelligente Methoden zur Erkennung von epileptischen Anfällen mittels Biosignalen - Prince, P. Grace Kanmani;Kumar, Suresh;Hemamalini, Rani
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Die steigende Zahl von Menschen mit Epilepsie ist weltweit besorgniserregend. Weltweit sind etwa 50 Millionen Menschen von epileptischen Anfällen betroffen, die mit Hilfe von EEG-Signalen nachgewiesen werden können. Für die korrekte Diagnose eines epileptischen Anfalls müssen stundenlang EEG-Signale von den betroffenen Personen erfasst und vom Arzt ausgewertet werden, was sich als anstrengend erweist. Die Herzfrequenzvariabilität hilft dabei, das Auftreten eines Anfalls anzuzeigen. Ein Anfall kann auch mit Hilfe eines MEMS-Sensors detektiert werden, der die häufigsten äußeren…mehr

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Produktbeschreibung
Die steigende Zahl von Menschen mit Epilepsie ist weltweit besorgniserregend. Weltweit sind etwa 50 Millionen Menschen von epileptischen Anfällen betroffen, die mit Hilfe von EEG-Signalen nachgewiesen werden können. Für die korrekte Diagnose eines epileptischen Anfalls müssen stundenlang EEG-Signale von den betroffenen Personen erfasst und vom Arzt ausgewertet werden, was sich als anstrengend erweist. Die Herzfrequenzvariabilität hilft dabei, das Auftreten eines Anfalls anzuzeigen. Ein Anfall kann auch mit Hilfe eines MEMS-Sensors detektiert werden, der die häufigsten äußeren Erscheinungsformen wie Muskelzuckungen und Zuckungen erfasst. In diesem Buch werden EEG-Signale, Herzfrequenzvariabilität und MEMS-Beschleunigungsmessersignale zum Zweck der Anfallserkennung analysiert.
Autorenporträt
La Dra. P. Grace Kanmani Prince trabaja como profesora asociada en el departamento de Ingeniería Electrónica y de Comunicaciones del Instituto de Ciencia y Tecnología Sathyabama, Chennai. Ha publicado 10 artículos indexados en Scopus y en la Web of Science. Sus intereses de investigación se centran en el campo del procesamiento de bioseñales y la instrumentación.