ईईजी संकेतों के वर्गीकरण के लिए प्रभावी विशेषता निष्कर्षण ढांचा

ईईजी संकेतों के लिए विशेषता निष्कर्षण और वर्गीकरण चिकित्सा अनुप्रयोगों में प्रमुख प्रौद्योगिकियाँ हैं। इस पत्र में एक प्रभावी विशेषता निष्कर्षण ढांचे का प्रस्ताव है जो हाइब्रिड विशेषता निष्कर्षण और विशेषता चयन विधि को मिलाता है। ईईजी संकेतों से जानकारी का पूरी तरह से लाभ उठाने के लिए, विभिन्न प्रकार की कई विशेषता निष्कर्षण विधियों का उपयोग किया गया है, जो आत्म-नियामक मॉडल, अनुक्रमिक वेवलेट ट्रांसफॉर्म, वेवलेट पैकेट ट्रांसफॉर्म और नमूना एंट्रॉपी हैं। सूचना फ्यूज़न के बाद, छानबीन विधियों को अपूर्ण और असंबंधित जानकारी से निपटने के लिए पेश किया गया है, जो वर्गीकरण के लिए फायदेमंद है। इस चरण में, विशेषता चयन की दक्षता बढ़ाने के लिए बाइनरी पार्टिकल स्वार्म ऑप्टिमाइजेशन (BPSO) पर आधारित वैश्विक अनुकूलन रणनीति प्रस्तुत की गई है। विशेषता निष्कर्षण के परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए, वर्ग अलगाव के प्रयोग किए जाते हैं। बॉन विश्वविद्यालय के ईईजी डेटासेट पर वर्गीकरण परिणाम प्रस्तावित विधि की श्रेष्ठता को दर्शाते हैं।