Multiscale Distribution Entropy Analysis of Short Epileptic EEG Signals
이동평균으로 짧은 EEG의 표본 수를 유지해 다중척도 엔트로피를 분석했다.
01 / RESEARCH DETAILMDE-MA / 짧은 EEG의 표본 수를 유지하는 다중척도 분석
- 난제
- 짧은 EEG에 coarse-graining을 적용하면 큰 척도에서 표본이 줄어 엔트로피 추정이 제한된다.
- 해결
- 중첩 이동평균으로 각 척도의 표본 감소를 줄이고 MSE 및 MDE-CG와 척도별 ROC AUC를 비교했다.
- 기여
- 짧은 구간 분석, 방법 비교, 통계 검정을 수행했다. MBE 2024 논문에 공동 제1저자로 참여했다.
원본 그림 확대
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| 척도 s의 표본 수 | 길이 N 기준 |
|---|---|
| Coarse-graining | floor(N / s) |
| Moving average | N - s + 1 |
| 평가 | 공개 EEG의 상태 분리 |
평가 조건 및 연구 범위Bonn A 구간은 제1사분위 중심의 5초. 척도별 ROC AUC는 공개 EEG의 상태 분리 성능