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Report

Neuronal Spectral Analysis of EEG and Expert Knowledge Integration for Automatic Classification of Sleep Stages

Autor: Kerkeni, Nizar, Alexandre, Frederic, Bedoui, Mohamed Hedi, Bougrain, Laurent, Dogui, Mohamed

Being able to analyze and interpret signal coming from electroencephalogram (EEG) recording can be of high interest for many applications including medical diagnosis and Brain-Computer Interfaces. Indeed, human experts are today able to extract from

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/cs/0510083

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Conception d'un outil informatique basé sur un réseau de neurones artificiels pour la classification automatique des stades du sommeil

Autor: Kerkeni, Nizar, Ben Cheikh, Ridha, Hédi Bedoui, Mohamed, Dogui, Mohamed

L’objectif de notre travail est de développer un outil d’analyse automatique des stades du sommeil basé sur les réseaux de neurones artificiels (RNA). Dans ce papier nous présentons notre démarche pour la conception de cet outil. La premièr

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______317::aacfc2db8138baea7a8c1c24b23bfccf
https://hdl.handle.net/1866/6949

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Reconnaissance automatique des grapho-éléments temporels de l'électroencéphalogramme du sommeil

Autor: Kerkeni, Nizar, Bougrain, Laurent, Bedoui, Mohamed Hédi, Alexandre, Frédéric, Dogui, Mohamed

Publikováno v: 5ème édition des Ateliers Traitement et Analyse de l'Information : Méthodes et Applications-TAIMA 2007
5ème édition des Ateliers Traitement et Analyse de l'Information : Méthodes et Applications-TAIMA 2007, May 2007, Hammamet, Tunisie

National audience; En neurophysiologie, l'électroencéphalogramme (EEG) constitue un moyen d'étude important dans divers domaines parmi lesquels nous pouvons citer le diagnostic des troubles du sommeil et l'analyse de la vigilance. L'étude cliniqu

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::cab0e3b35baffd4b6e596d93a618d421
https://hal.inria.fr/inria-00145478

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Classification Automatique des Stades du Sommeil par Réseaux de Neurones Artificiels

Autor: Kerkeni, Nizar, Alexandre, Frédéric, Bedoui, Mohamed Hédi, Dogui, Mohamed

Publikováno v: Troisième Workshop "Applications Médicales de l'Informatique : Nouvelles Approches"-AMINA'2006
Troisième Workshop "Applications Médicales de l'Informatique : Nouvelles Approches"-AMINA'2006, Nov 2006, Monastir/Tunisie

L'objectif de notre travail et de proposer un outil d'analyse automatique et d'aide à la décision basé sur les réseaux de neurones artificiels. La première difficulté consiste dans le choix de la modélisation des signaux physiologiques et en p

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::5af95045ca614972c6f372ef92fbc2e0
https://inria.hal.science/inria-00112586/document

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Supervised neuronal approaches for EEG signal classification: experimental studies

Autor: Alexandre, Frédéric, Kerkeni, Nizar, Ben Khalifa, Khaled, Bedoui, Mohamed Hédi, Bougrain, Laurent, Dogui, Mohamed

Publikováno v: The 10th IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing-ASC 2006
The 10th IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing-ASC 2006, IASTED, Aug 2006, Palma de Mallorca/Spain

Using artificial neural networks for Electroencephalogram (EEG) signal interpretation is a very challenging tasks for several reasons. The first class of reasons refers to the nature of data. Such signals are complex and difficult to process. The sec

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::2cd51ebc88bb680d7854ed1cfaff5197
https://hal.inria.fr/inria-00103248

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Automatic classification of Sleep Stages on a EEG signal by Artificial Neural Networks

Autor: Kerkeni, Nizar, Alexandre, Frédéric, Bedoui, Mohamed Hédi, Bougrain, Laurent, Dogui, Mohamed

Publikováno v: 5th WSEAS International Conference on SIGNAL, SPEECH and IMAGE PROCESSING-WSEAS SSIP'05
5th WSEAS International Conference on SIGNAL, SPEECH and IMAGE PROCESSING-WSEAS SSIP'05, Aug 2005, Corfu Island/Greece

Visual analysis of the physiological signals recorded at sleep time constitutes a heavy task for the clinician. In fact data quantity to be analyzed, generally corresponding to eight hours of recordings studied per 30s epochs, as well as the complexi

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::7443f7b89d58930dda53444f3f039900
https://hal.inria.fr/inria-00000512/file/ssip05_vNK_.pdf

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Physiological Signal Classification with Artificial Neural Networks

Autor: Kerkeni, Nizar, Bédoui, Mohamed Hedi, Bougrain, Laurent, Braham, Rafik, Dogui, Mohamed

Publikováno v: Computational Engineering in Systems Applications-CESA'2003
Computational Engineering in Systems Applications-CESA'2003, 2003, Lille, France, 4 p

Colloque avec actes et comité de lecture. nationale.; National audience; A connectionist tool to help diagnose physiological signal, the Somatosensory Evoked Potentials (SEP), is presented. It is designed to be used in functional neurophysiological

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::a14303f8838df961e8962c9867c663e4
https://inria.hal.science/inria-00099795

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