SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-195466"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-195466" > Parallel real time ...

Parallel real time seizure detection in large EEG data

Ahmed, Laeeq (författare)
KTH,Beräkningsvetenskap och beräkningsteknik (CST)
Edlund, Åke (författare)
KTH,Beräkningsvetenskap och beräkningsteknik (CST)
Laure, Erwin (författare)
KTH,Beräkningsvetenskap och beräkningsteknik (CST)
visa fler...
Whitmarsh, S. (författare)
visa färre...
 (creator_code:org_t)
SciTePress, 2016
2016
Engelska.
Ingår i: IoTBD 2016 - Proceedings of the International Conference on Internet of Things and Big Data. - : SciTePress. - 9789897581830 ; , s. 214-222
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Electroencephalography (EEG) is one of the main techniques for detecting and diagnosing epileptic seizures. Due to the large size of EEG data in long term clinical monitoring and the complex nature of epileptic seizures, seizure detection is both data-intensive and compute-intensive. Analysing EEG data for detecting seizures in real time has many applications, e.g., in automatic seizure detection or in allowing a timely alarm signal to be presented to the patient. In real time seizure detection, seizures have to be detected with negligible delay, thus requiring lightweight algorithms. MapReduce and its variations have been effectively used for data analysis in large dataset problems on general-purpose machines. In this study, we propose a parallel lightweight algorithm for epileptic seizure detection using Spark Streaming. Our algorithm not only classifies seizures in real time, it also learns an epileptic threshold in real time. We furthermore present "top-k amplitude measure" as a feature for classifying seizures in the EEG, that additionally assists in reducing data size. In a benchmark experiment we show that our algorithm can detect seizures in real time with low latency, while maintaining a good seizure detection rate. In short, our algorithm provides new possibilities in using private cloud infrastructures for real time epileptic seizure detection in EEG data.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences (hsv//eng)
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Medicinska och farmaceutiska grundvetenskaper -- Neurovetenskaper (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Basic Medicine -- Neurosciences (hsv//eng)

Nyckelord

BigData
Epilepsy
MapReduce
Real Time
Seizure Detection
Spark
Algorithms
Electric sparks
Electroencephalography
Electrophysiology
Internet
Internet of things
Neurodegenerative diseases
Neurophysiology
Automatic seizure detections
Benchmark experiments
Clinical monitoring
Epileptic seizure detection
Map-reduce
Big data

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Ahmed, Laeeq
Edlund, Åke
Laure, Erwin
Whitmarsh, S.
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP
MEDICIN OCH HÄLS ...
och Medicinska och f ...
och Neurovetenskaper
Artiklar i publikationen
IoTBD 2016 - Pro ...
Av lärosätet
Kungliga Tekniska Högskolan

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy