1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
  3. 2025
  4. ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025)
このアイテムの引用には次の識別子を使用してください: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51584

タイトル: Підвищення ефективності детекції епілептичних нападів на основі гібридних топологічно-спектральних ознак
その他のタイトル: Increasing the efficiency of epileptic seizure detection based on hybrid topological-spectral features
著者: 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“
発行日: 11-12月-2025
Date of entry: 19-2月-2026
出版者: 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
出現コレクション:ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025)

このアイテムのファイル:
ファイル 記述 サイズフォーマット 
ISTCYSS_2025_Zadvornyi_O_M-Increasing_the_efficiency_266-267.pdf601,51 kBAdobe PDF見る/開く
ISTCYSS_2025_Zadvornyi_O_M-Increasing_the_efficiency_266-267__COVER.png947,88 kBimage/png見る/開く
アイテムの詳細レコードを表示する


このリポジトリに保管されているアイテムはすべて著作権により保護されています。