Link lub cytat. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51584

Tytuł: Підвищення ефективності детекції епілептичних нападів на основі гібридних топологічно-спектральних ознак
Inne tytuły: Increasing the efficiency of epileptic seizure detection based on hybrid topological-spectral features
Authors: 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].
Część publikacji: 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
Konferencja/wydarzenie: ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Journal/kolekcja: Матеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Data wydania: 11-gru-2025
Date of entry: 19-lut-2026
Wydawca: ФОП Паляниця В.А.
PE Palianytsia V.A.
Place edycja: Тернопіль
Ternopil
Zakresu czasowego: 11-12 грудня 2025
11-12 December 2025
UDC: 004.41
Strony: 2
Zakres stron: 266-267
Główna strona: 266
Strona końcowa: 267
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51584
ISBN: 978-614-8751-08-1
Właściciel praw autorskich: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025
Związane URL literatura: https://www.jmlr.org/papers/volume16/bubenik15a/bubenik15a.pdf
Wykaz piśmiennictwa: 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: 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
Typ zawartości: Conference Abstract
Występuje w kolekcjach:ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025)



Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi