МОДЕЛЮВАННЯ ЕЕГ ЗА ДОПОМОГОЮ ГЛИБОКИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1562-9945-3-152-2024-06Ключові слова:
нейромережа, електроенцефалографія, часовий ряд, рекурентний слой, функція втрат, LSTM, DARNN, LSTnet, TPA, Julia, EDF, Flux.Анотація
У статті розглядається питання використання деяких моделей нейромереж для моделювання електроенцефалографічного сигналу. Для отримання та обробки чи-сельних значень ЕЕГ пропонується використовувати мову Julia та розроблений на основі неї пакет Flux. Наведені обраховані показники втрат дозволили визначити найбільш оптимальний підхід для моделювання як епілептичних, так і неепілептичних типів ЕЕГ.
Посилання
National Center of Artificial Intelligence, NUST, Islamabad. [Online] Available: https://dll.seecs.nust.edu.pk.
Lawrence J. Hirsch, Richard P. Brenner, Atlas of EEG in Critical Care// Wiley–Blackwell, New York, 2010. ISBN: 978-0-470-98786-5
Kemp, B., Värri, A., Rosa, A. C., Nielsen, K. D., & Gade, J. (1992). A simple format for exchange of digitized polygraphic recordings. Electroencephalography and Clini-cal Neurophysiology, 82(5), 391–393. https://doi.org/10.1016/0013-4694(92)90009-7
Yao Qin, Dongjin Song, Haifeng Chen, Wei Cheng, Guofei Jiang, and Garrison Cot-trell. 2017. Adual-stage attention-based recurrent neural network for time series prediction. arXiv preprint arXiv:1704.02971(2017).
Lai, G., Chang, W.-C., Yang, Y., & Liu, H. (2018). Modeling long- and short-term temporal patterns with deep neural networks. The 41st International ACM SIGIR Conference on Research & Development in Information Retrieval.
Shih, SY., Sun, FK. & Lee, Hy. Temporal pattern attention for multivariate time series forecasting. Mach Learn 108, 1421–1441 (2019). https://doi.org/10.1007/s10994-019-05815-0
Belozyorov V. Y., Inkin O. A. (2023). Systems of singular differential equations as the basis for neural network modeling of chaotic processes. Journal of Optimization, Differential Equations and Their Applications, 31(2), 24. https://doi.org/10.15421/142309
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Системні технології
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
