EEG Signal Variance as a Biomarker for Ictal State Classification: Subject-Level Validation of a Random Forest Classifier using the University of Bonn Dataset
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि ईईजी (EEG) सिग्नल वेरिएंस (variance) इक्टल अवस्थाओं (ictal states) के बीच अंतर करने के लिए एक सुदृढ़ बायोमार्कर है और यह प्रमाणित करता है कि डेटा लीकेज को रोकने के लिए यूनिवर्सिटी ऑफ बॉन डेटासेट पर सख्त विषय-स्तरीय डेटा विभाजन (subject-level data partitioning) के साथ प्रशिक्षित एक रैंडम फॉरेस्ट क्लासिफायर, दौरे का पता लगाने में उच्च सटीकता (96.2%) और संवेदनशीलता (98.3%) प्राप्त करता है।