Title: | Investigation of EEG-Based Graph-Theoretic Analysis for Automatic Diagnosis of Alcohol Use Disorder |
Other Titles: | Využití grafové teoretické analýzy EEG na automatickou diagnostiku alkoholismu |
Authors: | Mumtaz, Wajid Vařeka, Lukáš Mouček, Roman |
Citation: | MUMTAZ, W., VAŘEKA, L., MOUČEK, R. Investigation of EEG-Based Graph-Theoretic Analysis for Automatic Diagnosis of Alcohol Use Disorder. In: Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer, 2019. s. 205-218. ISBN 978-3-030-30492-8 , ISSN 0302-9743. |
Issue Date: | 2019 |
Publisher: | Springer |
Document type: | konferenční příspěvek conferenceObject |
URI: | 2-s2.0-85072960876 http://hdl.handle.net/11025/36714 |
ISBN: | 978-3-030-30492-8 |
ISSN: | 0302-9743 |
Keywords: | strojové učení;support vector machines;analýza časových řad;grafová teoretická analýza;EEG;synchronization likelihood |
Keywords in different language: | machine learning;support vector machines;time series analysis;graph-theoretic analysis;EEG;synchronization likelihood |
Abstract: | U alkoholismu (AUD) bývá pozorována abnormální funkční konektivita mozku (FC). Tato práce popisuje analýzu FC s využitím grafové teoretické analýzy založené na EEG a strojového učení (ML). Mozková FC byla kvantifikována s využitím synchronization likelihood (SL). Neorientované grafy byly vytvořeny pro každou dvojici EEG kanálů s využitím hodnot SL. Dále byly vypočteny příznaky založené na grafech, jako je minimální kostra, vzdálenosti mezi uzly a maximální tok mezi uzly. Příznaky byly použity jako vstupní data pro klasifikaci účastníků studie. Klasifikace byla ověřena daty získanými od 30 pacientů s AUD a 30 zdravých účastníků. Abnormal functional connectivity (FC) has been commonly observed during alcohol use disorder (AUD). In this work, FC analysis has been performed by incorporating EEG-based graph-theoretic analysis and a machine learning (ML) framework. Brain FC was quantified with synchronization likelihood (SL). Undirected graphs for each channel pair were constructed involving the SL measures. Furthermore, the graph-based features such as minimum spanning tree, distances between nodes, and maximum flow between the graph nodes were computed. The matrix was used as input data to the ML framework to classify the study participants. The ML framework was validated with data acquired from 30 AUD patients and an age-matched group of 30 healthy controls. |
Rights: | Plný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům. © Springer |
Appears in Collections: | Konferenční příspěvky / Conference papers (NTIS) Konferenční příspěvky / Conference Papers (KIV) OBD |
Files in This Item:
File | Size | Format | |
---|---|---|---|
Mumtaz2019_Chapter_InvestigationOfEEG-BasedGraph-.pdf | 985,7 kB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/36714
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.