Apport des techniques de traitement et de classification pour l'exploitation des signaux d'électroencéphalogramme (EEG°

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Ce travail concerne l’analyse et la classification de signaux d’enregistrement électro-encéphalographiques. La conception d’un système efficace de classification est complexe, étant donné la variabilité et la non-stationnarité des signaux d’encéphalogramme (EEG) de différents sujets appartenant à différentes classes. Nous avons développé différents algorithmes permettant d’extraire les informations à partir des signaux EEG issus d’une base de données réelle afin d’identifier les différentes catégories de données (EEG non épileptique, EEG avec crises épileptiques et EEG entre deux crises épileptiques). Enfin, après identification des caractéristiques statistiques et non statistiques des EEG, nous avons évalué les performances de mesures pour les valider par le meilleur taux de classification des signaux d’enregistrement EEG.

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

fe2923b3-b0d5-47f1-8dd7-bc84b81fb913

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل دكتوراة

نوع الملف

word

أسماء الملفات

1375120_1.docx, 1375120_2.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"Assya Snoussi","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Malika Talha-kedir ","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]

اللغة

French

المصدر والدورية

اسم المصدر

Apport des techniques de traitement et de classification pour l'exploitation des signaux d'électroencéphalogramme (EEG°

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

ترجمة الملخص

هذا العمل يتعلق بتحليل وتصنيف إشارات تسجيل EEG. تصميم نظام فعال للتصنيف معقد نظرا لتقلب وعدم استقرار إشارات EEG لمختلف الحالات المنتمية لأقسام مختلفة. لقد قمنا بتطوير برامج وخوارزميات لاستخراج المعلومات من إشارات EEG من قاعدة بيانات حقيقية لتحديد فئات مختلفة من البيانات ( EEG من غير الصرع، EEG مع الصرع وEEG بين الصرع). أخيرا وبعد تحديد الخصائص الإحصائية وغير الإحصائية، قيمنا أداء المقاييس للتحقق من صحة أفضل معدل لتصنيف إشارات EEG. This work concerns the analysis and classification of electroencephalographic recording signals. The design of an effective classification system is complex, given the variability and non-stationary of EEG signals of different subjects belonging to different classes. We have developed algorithms for extracting information from the EEG signals from a real database to identify different categories of data (normal EEG, critical EEG and inter-critical EEG). Finally, after identification of the statistical and non-statistical characteristics of this signal, we evaluated the performance metrics to validate the best EEG signals classification rate.

كلمات الباحثين

Electroencyphalographie, Ondelettes, Traitement du signal

إشراف وإعداد

الإشراف

Malika Talha-kedir

الإعداد

Assya Snoussi

الاقتباسات الببليوغرافية