EEG Signal Analysis and Classification: Techniques and Applications

این کتاب روش‌های پیشرفته‌ای را در دو حوزه مرتبط با سیگنال‌های الکتروانسفالوگرام (EEG) ارائه می‌کند: تشخیص تشنج‌های صرع و شناسایی حالات روانی در سیستم‌های رابط کامپیوتری مغز (BCI). روش‌های پیشنهادی استخراج این اطلاعات حیاتی را از سیگنال‌های EEG به منظور تشخیص دقیق ناهنجاری‌های آشکار شده توسط EEG امکان‌پذیر می‌سازد. روش‌های جدید روش‌های زمان‌بر و مستعد خطا را که در حال حاضر مورد استفاده قرار می‌گیرند، تسکین خواهند داد.
روش‌های رایج پردازش سیگنال شامل تبدیل موجک و تبدیل فوریه است، اما این روش‌ها قادر به مدیریت اندازه داده‌های EEG نیستند. با پرداختن به این موضوع، این کتاب رویکردهای جدید آنالیز سیگنال EEG را با ترکیبی از تکنیک‌های آماری (مانند نمونه‌گیری تصادفی، تخصیص بهینه) و روش‌های یادگیری ماشین بررسی می‌کند. روش های توسعه یافته نتایج بهتری نسبت به روش های موجود ارائه می دهند. این کتاب همچنین کاربردهایی از روش‌های توسعه‌یافته را ارائه می‌دهد که بر روی چندین پایگاه داده معیار بی‌درنگ آزمایش شده‌اند.
این کتاب با افکاری در مورد آینده این رشته و چالش‌های پیش‌بینی‌شده تحقیقاتی به پایان می‌رسد. از طریق این روش‌شناسی کارآمدتر، جهت جدیدی را به حوزه تحلیل و طبقه‌بندی سیگنال‌های EEG می‌دهد. محققان و کارشناسان از پیشرفت‌های پیشنهادی آن در سیستم‌های تشخیصی فعلی مبتنی بر رایانه برای تجزیه و تحلیل دقیق و مدیریت سیگنال‌های EEG بهره خواهند برد.

This book presents advanced methodologies in two areas related to electroencephalogram (EEG) signals: detection of epileptic seizures and identification of mental states in brain computer interface (BCI) systems. The proposed methods enable the extraction of this vital information from EEG signals in order to accurately detect abnormalities revealed by the EEG. New methods will relieve the time-consuming and error-prone practices that are currently in use.
Common signal processing methodologies include wavelet transformation and Fourier transformation, but these methods are not capable of managing the size of EEG data. Addressing the issue, this book examines new EEG signal analysis approaches with a combination of statistical techniques (e.g. random sampling, optimum allocation) and machine learning methods. The developed methods provide better results than the existing methods. The book also offers applications of the developed methodologies that have been tested on several real-time benchmark databases.
This book concludes with thoughts on the future of the field and anticipated research challenges. It gives new direction to the field of analysis and classification of EEG signals through these more efficient methodologies. Researchers and experts will benefit from its suggested improvements to the current computer-aided based diagnostic systems for the precise analysis and management of EEG signals.