Elektroensefalogram (EEG) işaretlerinin sıkıştırılmasında özgün bir yaklaşım
Künye
Gürkan, H., Güz, Ü. & Yarman, B. S. B. (2008). A novel electroencephalogram (EEG) data compression technique. Paper presented at the 2008 IEEE 16th Signal Processing, Communication and Applications Conference, SIU, 857-860. doi:10.1109/SIU.2008.4632749Özet
Bu çalışmada, Elektroensefalogram(EEG) işaretlerinin yeniden oluşturulmasına yönelik olarak yeni bir yöntem sunulmaktadır. Sunulan yöntem, etkin bir k-ortalamalı sınıflandırma algoritması kullanılarak Sınıflandırılmış Temel Tanım ve Zarf Vektör Setlerinin oluşturulmasına dayanmaktadır. Bu çalışmada, EEG işaretleri eşit uzunluklu çerçevelere bölünerek analiz edilmiş ve herbir çerçeve Sınıflandırılmış Temel Tanım vektörü, Sınıflandırılmış Zarf vektörü ve Çerçeve Ölçekleme Katsayısı olarak adlandırılan üç parametrenin çarpımı biçiminde modellenmiştir. Bu durumda, EEG işaretinin herbir çerçevesi sınıflandırılmış temel tanım ve zarf vektör setlerine ilişkin iki sıra numarası R ve K ile çerçeve ölçekleme katsayısı cinsinden tanımlanabilir. Önerilen yöntemin başarımı ortalama karesel hata tanımı ve
görsel inceleme ölçütü yoluyla değerlendirilmiştir. Önerilen yöntem, EEG işaretlerinin tanı açısından önemli kısımları korunarak, düşük yeniden oluşturma hataları ve yüksek sıkıştırma oranları ile yeniden oluşturulmasını sağlamaktadır. In this paper, a novel method to compress ElectroEncephaloGram (EEG) Signal is proposed. The proposed method is based on the generation Classified Signature and Envelope Vector Sets (CSEVS) by using an effective k-means clustering algorithm. In this work, on a frame basis, any EEG signal is modeled by multiplying three parameters as called the Classified Signature Vector, Classified Envelope Vector, and Frame-Scaling Coefficient. In this case, EEG signal for each frame is described in terms of the two indices R and K of CSEVS and the frame-scaling coefficient. The proposed method is assessed through the use of root-mean-square error (RMSE) and visual inspection measures. The proposed method achieves good compression ratios with low level reconstruction error while preserving diagnostic information in the reconstructed EEG signal.
Kaynak
2008 IEEE 16th Signal Processing, Communication and Applications Conference, SIUİlgili Öğeler
Başlık, yazar, küratör ve konuya göre gösterilen ilgili öğeler.
-
EEG signal compression based on classified signature and envelope vector sets
Gürkan, Hakan; Güz, Ümit; Yarman, Bekir Sıddık Binboğa (IEEE Computer Society, 2007)In this paper, a novel method to compress ElectroEncephaloGram (EEG) Signal is proposed. The proposed method is based on the generation Classified Signature and Envelope Vector Sets (CSEVS) by using an effective k-means ... -
An efficient ECG data compression technique based on predefined signature and envelope vector banks
Gürkan, Hakan; Güz, Ümit; Yarman, Bekir Sıddık Binboğa (IEEE, 2005)In this paper, a new method to compress ElectroCardioGram (ECG) Signal by means of "Predefined Signature and Envelope Vector Banks-PSEVB" is presented. In this work, on a frame basis, any ECG signal is modeled by multiplying ... -
Predictive vector quantization of 3-D polygonal mesh geometry by representation of vertices in local coordinate systems
Bayazıt, Uluğ; Orcay, Özgür; Konur, Umut; Gürgen, Sadık Fikret (IEEE, 2005)A large family of lossy 3-D mesh geometry compression schemes operate by predicting the position of each vertex from the coded neighboring vertices and encoding the prediction error vectors. In this work, we first employ ...