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

Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/7136

Affichage complet

Élément Dublin Core	Valeur	Langue
dc.contributor.author	AHMED KHODJA, Imane	-
dc.contributor.author	DERMOUCHE, Rokia	-
dc.date.accessioned	2020-01-08T09:26:33Z	-
dc.date.available	2020-01-08T09:26:33Z	-
dc.date.issued	2018	-
dc.identifier.uri	http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/7136	-
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	université Akli Mouhand Oulhadje-Bouira	en_US
dc.subject	épilepsie, électroencéphalogramme (EEG)	en_US
dc.subject	réseau de neurones artificiels,transformation temps-fréquence	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
Collection(s) :	Mémoires Master

Fichier(s) constituant ce document :

Fichier	Description	Taille	Format
Corriger Mémoire-VFinale-converti.pdf		2,17 MB	Adobe PDF	Voir/Ouvrir