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首页> International journal of neural systems> Roughness-Length-Based Characteristic Analysis of Intracranial EEG and Epileptic Seizure Prediction.

Roughness-Length-Based Characteristic Analysis of Intracranial EEG and Epileptic Seizure Prediction.

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第一作者： Yanli,Zhang
第一单位： School of Information and Electronic Engineering, Shandong Technology and Business University, 191 Binhai Middle Road, Yantai 264005, P. R. China.
作者： Yanli,Zhang [1] ; Rendi,Yang [2] ; Weidong,Zhou [3]
作者单位： School of Information and Electronic Engineering, Shandong Technology and Business University, 191 Binhai Middle Road, Yantai 264005, P. R. China. [1] School of Electromechanical and Automotive Engineering, Yantai University, Yantai 264005, P. R. China. [2] School of Microelectronics, Shandong University, Jinan 250100, P. R. China. [3]
关键词 Seizure predictionfractal dimensiongradient boosting classifierinterceptintracranial EEGroughness-length method
医学主题词 算法(Algorithms);脑电描记术(Electroencephalography);癫痫(Epilepsy);人类(Humans);发作(Seizures)
DOI 10.1142/S0129065720500720
PMID 33200622
发布时间 2021-11-24
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International journal of neural systems

International journal of neural systems

2020年30卷12期

2050072页

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