Epileptic Seizure Prediction Using Heart Rate Variability Signal Analysis
Message:
Article Type:
Research/Original Article (بدون رتبه معتبر)
Abstract:
Epilepsy is a neural disorder with unknown nature and epileptic patients suffer from the consequences of unexpected seizures. In this paper, we proposed a new method to predict epileptic seizures using heart rate variability (HRV) signal analysis. During preictal period of epilepsy, increasing in nervous activities of neurons affects the autonomic nervous system that disturbs heart rates. Therefore, epileptic seizures can be predicted through HRV monitoring. In our method, we extracted 12 features of HRV signal from different domains: time, frequency, time-frequency and non-linear domain. We used Multivariate Statistical Process Control (MSPC) algorithm for anomaly detection which is able to detect anomalies that cannot be detected by monitoring each variable independently. This algorithm has been applied to the clinical data collected from 17 patients. The obtained results demonstrated that the proposed method can predict seizure onset with an accuracy of 88.2%. The proposed HRV-based seizure prediction algorithm is more promising than the conventional EEG-based methods from the viewpoint of practical use.
Language:
Persian
Published:
Journal of advanced signal processing, Volume:3 Issue: 1, 2019
Pages:
25 to 33
magiran.com/p2068093  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!