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1. Identificação
Tipo de ReferênciaCapítulo de Livro (Book Section)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3PF752B
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/08.17.17.48   (acesso restrito)
Última Atualização2017:10.02.15.40.59 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/08.17.17.48.44
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.27.44 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--/
ISBN978-3-319-59146-9
Chave de CitaçãoCampanharoDoesRamo:2017:AuEESi
TítuloAutomated EEG signals analysis using quantile graphs
Ano2017
Data de Acesso08 maio 2024
Tipo SecundárioPRE LI
Número de Arquivos1
Tamanho565 KiB
2. Contextualização
Autor1 Campanharo, Adriana Susana Lopes de Oliveira
2 Doescher, E.
3 Ramos, Fernando Manuel
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JH4A
Grupo1
2
3 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
2 Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 andriana@ibb.unesp.br
2 doescher@unifesp.br
3 fernando.ramos@inpe.br
EditorRojas, Ignacio Rojas
Joya, Gonzalo
Catala, Andreu
Título do LivroAdvances in computational intelligence: 14th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2017 Cadiz, Spain, June 14–16, 2017 Proceedings, Part II
Editora (Publisher)Springer
Páginas95-103
Título da SérieLecture Notes in Computer Science, 10306
Histórico (UTC)2017-08-17 17:49:20 :: simone -> administrator :: 2017
2017-08-24 09:30:39 :: administrator -> simone :: 2017
2017-10-02 15:40:59 :: simone -> administrator :: 2017
2018-06-04 02:27:44 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveElectroencephalographic time series
Epilepsy
Complex networks
Quantile graphs
ResumoRecently, a map from time series to networks has been proposed [7, 8], allowing the use of network statistics to characterize time series. In this approach, time series quantiles are naturally mapped into nodes of a graph. Networks generated by this method, called Quantile Graphs (QGs), are able to capture and quantify features such as long-range correlations or randomness present in the underlying dynamics of the original signal. Here we apply the QG method to the problem of detecting the differences between electroencephalographic time series (EEG) of healthy and unhealthy subjects. Our main goal is to illustrate how the differences in dynamics are reflected in the topology of the corresponding QGs. Results show that the QG method cannot only differentiate epileptic from normal data, but also distinguish the different abnormal stages/patterns of a seizure, such as pre-ictal (EEG changes preceding a seizure) and ictal (EEG changes during a seizure).
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Automated EEG signals...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 17/08/2017 14:48 1.8 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.22.23.14 3
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber city copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress edition format issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype translator url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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