Détection/Classification de crises d’épilepsie chez les nouveaux nés en utilisant des signaux EEG

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	AHMED, KHODJA Imane	-
dc.contributor.author	DERMOUCHE, Rokia	-
dc.date.accessioned	2021-05-20T11:50:52Z	-
dc.date.available	2021-05-20T11:50:52Z	-
dc.date.issued	2018	-
dc.identifier.uri	http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/11301	-
dc.description.abstract	L'épilepsie est une maladie caractérisée par un disfonctionnement brusque et périodique au niveau du cerveau. L’encéphalogramme ou signal EEG est largement utilisé en étude clinique des troubles du cerveau. Le système de détection\classification automatique de crises d’épilepsie proposé dans ce travail consiste en une combinaison de trois étapes : une analysetemps-fréquence du signal EEG, une extraction de paramètres statistiques pertinents, et un processus de Machine Learning fondé sur un réseau de neurones. Cette approche permet d’obtenir un taux de classification (présence/absence d’épilepsie) proche de 96 %	en_US
dc.language.iso	fr	en_US
dc.publisher	UNIVERSITE AKLI MOHAND OULHADJ-BOUIRA	en_US
dc.subject	: épilepsie, électroencéphalogramme (EEG), transformation temps-fréquence, réseau de neurones artificiels.	en_US
dc.title	Détection/Classification de crises d’épilepsie chez les nouveaux nés en utilisant des signaux EEG	en_US
dc.type	Thesis	en_US
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