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Personalized Feature Selection for Wearable EEG Monitoring Platform

支持向量机 计算机科学 线性判别分析 特征选择 人工智能 模式识别(心理学) 脑电图 判别式 特征提取 可穿戴计算机 Lasso(编程语言) 分类器(UML) 选择(遗传算法) 机器学习 心理学 嵌入式系统 精神科 万维网
作者
Genchang Peng,Mehrdad Nourani,Jay Harvey,Hina Dave
标识
DOI:10.1109/bibe50027.2020.00069
摘要

Electroencephalography (EEG) signal monitoring can be applied for many purposes, such as epileptic seizure detection. To design a reliable, wearable EEG monitoring platform for seizure detection in daily use, this paper presents a two-step approach to select a small subset of discriminative features from a few number of channels. In the first step, linear discriminant analysis (LDA) is applied to choose informative channels which have highly-ranked LDA criterion values. Then in the second step, the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) method is adopted to incrementally add features into selection subset. To determine the best number of channels and features for each subject, a personalization technique is utilized by evaluating the classification result of different feature subsets based on support vector machine (SVM) classifier. Experimentation on CHB-MIT database shows that on average, the proposed method selects approximately 3 channels and 7 features, and yields F-1 score of 81% based on SVM evaluation.
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