Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51584
| Titel: | Підвищення ефективності детекції епілептичних нападів на основі гібридних топологічно-спектральних ознак |
| Sonstige Titel: | Increasing the efficiency of epileptic seizure detection based on hybrid topological-spectral features |
| Autor(en): | Задворний, О. М. Бойко, Ігор Володимирович Zadvornyi, O. M. Boyko, I. V. |
| Affiliation: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна |
| Bibliographic description (Ukraine): | Задворний О. М. Підвищення ефективності детекції епілептичних нападів на основі гібридних топологічно-спектральних ознак / О. М. Задворний, Ігор Володимирович Бойко // Матеріали ⅩⅣ МНТКМУС „Актуальні задачі сучасних технологій“, 11-12 грудня 2025. — Т. : ФОП Паляниця В.А., 2025. — С. 266–267. — (Комп’ютерно-інформаційні технології та системи зв’язку). |
| Bibliographic reference (2015): | Задворний О. М., Бойко І. В. Підвищення ефективності детекції епілептичних нападів на основі гібридних топологічно-спектральних ознак // Матеріали ⅩⅣ МНТКМУС „Актуальні задачі сучасних технологій“, Тернопіль, 11-12 грудня 2025. 2025. С. 266–267. |
| Bibliographic citation (APA): | Zadvornyi, O. M., & Boyko, I. V. (2025). Pidvyshchennia efektyvnosti detektsii epileptychnykh napadiv na osnovi hibrydnykh topolohichno-spektralnykh oznak [Increasing the efficiency of epileptic seizure detection based on hybrid topological-spectral features]. Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies”, 11-12 December 2025, Ternopil, 266-267. PE Palianytsia V.A.. [in Ukrainian]. |
| Bibliographic citation (CHICAGO): | Zadvornyi O. M., Boyko I. V. (2025) Pidvyshchennia efektyvnosti detektsii epileptychnykh napadiv na osnovi hibrydnykh topolohichno-spektralnykh oznak [Increasing the efficiency of epileptic seizure detection based on hybrid topological-spectral features]. Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies” (Tern., 11-12 December 2025), pp. 266-267 [in Ukrainian]. |
| Is part of: | Матеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 2025 Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies”, 2025 |
| Conference/Event: | ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ |
| Journal/Collection: | Матеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ |
| Erscheinungsdatum: | 11-Dez-2025 |
| Date of entry: | 19-Feb-2026 |
| Herausgeber: | ФОП Паляниця В.А. PE Palianytsia V.A. |
| Place of the edition/event: | Тернопіль Ternopil |
| Temporal Coverage: | 11-12 грудня 2025 11-12 December 2025 |
| UDC: | 004.41 |
| Number of pages: | 2 |
| Page range: | 266-267 |
| Start page: | 266 |
| End page: | 267 |
| URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51584 |
| ISBN: | 978-614-8751-08-1 |
| Copyright owner: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025 |
| URL for reference material: | https://www.jmlr.org/papers/volume16/bubenik15a/bubenik15a.pdf |
| References (Ukraine): | 1. A. Shoeibi et al., "Epileptic seizures detection using deep learning techniques: A review," Int. J. Environ. Res. Public Health, vol. 18, no. 11, p. 5780, 2021. doi: 10.3390/ijerph18115780. 2. X. Jiang, G.-B. Bian, and Z. Tian, "Removal of artifacts from EEG signals: A review," Sensors, vol. 19, no. 5, p. 987, 2019. doi: 10.3390/s19050987. 3. Y. Wang et al., "Topological data analysis of Single-Trial Electroencephalographic Signals," The Annals of Applied Statistics, vol. 12, no. 3, pp. 1506–1534, Sep. 2018. doi: 10.1214/17-AOAS1119. 4. F. Chazal and B. Michel, "An Introduction to Topological Data Analysis: Fundamental and Practical Aspects for Data Scientists," Frontiers in Artificial Intelligence, vol. 4, 2021. doi: 10.3389/frai.2021.667963. 5. J. Guttag, "CHB-MIT Scalp EEG Database (version 1.0.0)," PhysioNet, 2010. doi: 10.13026/C2K01R. 6. P. Bubenik, "Statistical topological data analysis using persistence landscapes," J. Mach. Learn. Res., vol. 16, pp. 77–102, 2015. https://www.jmlr.org/papers/volume16/bubenik15a/bubenik15a.pdf |
| References (International): | 1. A. Shoeibi et al., "Epileptic seizures detection using deep learning techniques: A review," Int. J. Environ. Res. Public Health, vol. 18, no. 11, p. 5780, 2021. doi: 10.3390/ijerph18115780. 2. X. Jiang, G.-B. Bian, and Z. Tian, "Removal of artifacts from EEG signals: A review," Sensors, vol. 19, no. 5, p. 987, 2019. doi: 10.3390/s19050987. 3. Y. Wang et al., "Topological data analysis of Single-Trial Electroencephalographic Signals," The Annals of Applied Statistics, vol. 12, no. 3, pp. 1506–1534, Sep. 2018. doi: 10.1214/17-AOAS1119. 4. F. Chazal and B. Michel, "An Introduction to Topological Data Analysis: Fundamental and Practical Aspects for Data Scientists," Frontiers in Artificial Intelligence, vol. 4, 2021. doi: 10.3389/frai.2021.667963. 5. J. Guttag, "CHB-MIT Scalp EEG Database (version 1.0.0)," PhysioNet, 2010. doi: 10.13026/P.2K01R. 6. P. Bubenik, "Statistical topological data analysis using persistence landscapes," J. Mach. Learn. Res., vol. 16, pp. 77–102, 2015. https://www.jmlr.org/papers/volume16/bubenik15a/bubenik15a.pdf |
| Content type: | Conference Abstract |
| Enthalten in den Sammlungen: | ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025) |
Dateien zu dieser Ressource:
| Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
|---|---|---|---|---|
| ISTCYSS_2025_Zadvornyi_O_M-Increasing_the_efficiency_266-267.pdf | 601,51 kB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen | |
| ISTCYSS_2025_Zadvornyi_O_M-Increasing_the_efficiency_266-267__COVER.png | 947,88 kB | image/png | Öffnen/Anzeigen |
Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt, soweit nicht anderweitig angezeigt.