首页    期刊浏览 2024年11月13日 星期三
登录注册

文章基本信息

  • 标题:Implementasi deteksi serangan epilepsi dari data rekaman EEG menggunakan Weighted Permutation Entropy dan Support Vector Machine
  • 本地全文:下载
  • 作者:Lophita Y Napitupulu ; Nainik Suciati ; Dini Adni Navastara
  • 期刊名称:Jurnal Teknik ITS
  • 印刷版ISSN:2301-9271
  • 电子版ISSN:2337-3539
  • 出版年度:2017
  • 卷号:6
  • 期号:2
  • 页码:500-503
  • DOI:10.12962/j23373539.v6i2.23796
  • 语种:Spanish
  • 出版社:Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat
  • 摘要:Epilepsi merupakan gangguan neurologis jangka panjang yang ditandai dengan serangan-serangan epileptik. Serangan epileptik dapat terjadi dalam waktu singkat hingga guncangan kuat dalam waktu yang lama. Epilepsi adalah penyakit yang cenderung terjadi secara berulang dan tidak dapat disembuhkan, namun serangan-serangan epileptik yang terjadi dapat dikontrol melalui pengobatan. Pada studi ini, data rekaman electroencephalogram (EEG) dibagi menjadi beberapa window menggunakan segmentasi atau dekomposisi. Proses selanjutnya adalah mengekstraksi setiap window dengan menggunakan Weighted Permutation Entropy yang menghasilkan satu fitur setiap window. Uji coba fitur menggunakan k-fold cross-validation dengan membagi data menjadi data training dan data testing. Selanjutnya data diklasifikasi menggunakan Support Vector Machine. Data rekaman EEG yang digunakan untuk pengujian ini berasal dari ''Klinik für Epileptologie, Universität Bonn” yang diperoleh secara online yang berjumlah 500 data. Data ini terdiri dari serangan epilepsi (set S) dan bukan serangan epilepsi (set Z, N, O, F) yang masing-masing set terdiri dari 100 data. Uji coba dilakukan pada data set S digabung dengan setiap set lain. Sehingga data yang digunakan sebanyak 200 data rekaman EEG untuk setiap uji coba. Berdasarkan uji coba, metode tersebut menghasilkan akurasi rata-rata sebesar 91,88%.
  • 关键词:Epilepsi;EEG;Weighted Permutation Entropy;Support Vector Machine
国家哲学社会科学文献中心版权所有