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

Autor: Kerkeni, Nizar, Bougrain, Laurent, Bedoui, Mohamed Hédi, Alexandre, Frédéric, Dogui, Mohamed
Přispěvatelé: Neuromimetic intelligence (CORTEX), INRIA Lorraine, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Henri Poincaré - Nancy 1 (UHP)-Université Nancy 2-Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Henri Poincaré - Nancy 1 (UHP)-Université Nancy 2-Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Faculté de Médecine de Monastir [Tunisie], Algorithmes et Architectures des Systèmes Biomédicaux (A2SBF), Laboratoire de Physiologie [Monastir]
Jazyk: francouzština
Rok vydání: 2007
Předmět:
Zdroj: 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
Popis: 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 clinique de ce signal physiologique se base essentiellement sur la reconnaissance visuelle d'un ensemble d'informations particulières de deux types : les ondes, caractérisées par leur spectre fréquentiel, et les grapho-éléments caractérisés par leur morphologie temporelle. Dans cet article, nous présentons une approche de reconnaissance automatique des grapho-éléments de l'EEG qui se base sur une mesure de similitude temporelle par rapport à des grapho-éléments de référence. La mesure est effectuée par la Dynamic TimeWarping (DTW). L'objectif de cette reconnaissance est d'enrichir l'analyse spectrale que nous avons exploitée dans d'autres travaux affin d'étudier leur influence sur les performances de notre système d'analyse automatique de l'EEG.
Databáze: OpenAIRE
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