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dc.contributor.authorAbdelouahed, Saadia-
dc.contributor.authorBourdji, Fatima-
dc.date.accessioned2017-10-23T14:32:44Z-
dc.date.available2017-10-23T14:32:44Z-
dc.date.issued2016-05-24-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/10759-
dc.description.abstractLe signal électroencéphalogramme (EEG) représente l’activité électrique du cerveau. C’est un outil très important dans le diagnostic des maladies neurologiques, en particulier dans le cas d’épilepsie. Dans ce mémoire, nous avons considéré un signal EEG réel qui représente des cas normaux, pré-ictaux, et des cas épileptiques, auquel nous avons utilisé l’analyse bispectrale afin d’extraire quelques paramètres importants et qui nous permet de faire la distinction entre ces différents cas, et nous donnent des informations sur le degré de couplage entre les différentes fréquences. Les résultats obtenus sont très satisfaisants et montrent une prédominance des ondes delta dans les cas pré-ictaux indiquant que la crise se déclenche pendant le sommeil profond, et une prédominance des ondes delta, thêta et bêta pendant la crise indiquant une perte de conscience avec des convulsions. L’entropie bispectrale, l’entropie de phase, l’amplitude moyenne de bispectre, et le centre pondéré du bispectre ont été déterminés et utilisés comme des attributs pour un classifieur de l’arbre de décision(AD) afin d’évaluer la méthode proposée.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of Tlemcen-
dc.subjectEpilepsie, électroencephalogramme, entropie, crise, bispectre.en_US
dc.subjectbicohérence, ANOVA, classification, classifieur AD.en_US
dc.titleLa DÉTÉCTION PRÉCOCE D’ÉPILEPSIE.en_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master en Génie Biomedical

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