Une approche de l'évaluation de l'ensemble des données EEG pour l'analyse des données du sommeil [French]

By Heena Arora

La bio-informatique devient de plus en plus populaire aujourd'hui car elle combine les probl?mes m?dicaux avec le domaine technique des technologies de l'information pour identifier ou d?tecter les troubles m?dicaux dans le corps humain. Ce domaine est pr?cieux tant pour les m?decins que pour les d?veloppeurs de logiciels. Pour identifier les troubles c?r?braux tels que l'?pilepsie, les parasomnies chez les patients, les donn?es EEG sont extraites de la source de donn?es physionet o? de nombreux ensembles de donn?es sont disponibles pour les chercheurs. L'analyse de cet ensemble de donn?es est effectu?e par polyman qui est utilis? comme biblioth?que de tra?age et outil de transformation pour transformer le format de donn?es EDF en format de donn?es ASCII. L'outil aide ?galement ? identifier les diff?rents param?tres qui sont utiles pour les pr?dictions li?es aux troubles du cerveau. Dans ce travail, un algorithme am?lior? de r?gression par vecteur de support (SVR) a ?t? d?velopp? et mis en oeuvre en utilisant le langage de programmation avanc? Python et compar? ? l'algorithme classique de machine ? vecteur de support (SVM). Les r?sultats montrent une meilleure performance du SVR que du SVM en termes de complexit? et de temps d'ex?cution.

• Format: Paperback
• Language: French
• ISBN: 6205622270
• ISBN13: 9786205622278
• Release Date: January 2023
• Publisher: Editions Notre Savoir
• Length: 60 Pages
• Weight: 0.22 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"