Classification of Epileptic iEEG using Topological Machine Learning
利用拓扑机器学习对癫痫性iEEG进行分类
机构 * Department of Mechanical Engineering, Michigan State University（密歇根州立大学机械工程系） ； Faculty of Medicine and Health Technology, Tampere University（坦佩雷大学医学与健康技术学院） ； A.I.Virtanen Insttute of Molecular Sciences, University of Eastern Finland（东芬兰大学A.I.Virtanen分子科学研究所） ； Department of Computational Mathematics, Science and Engineering, Michigan State University（密歇根州立大学计算数学、科学与工程系）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG
AI总结 本文探讨了通过拓扑数据分析提取特征是否能提升癫痫患者多通道iEEG记录中预发作、发作和间期脑状态的分类性能，发现拓扑特征在三类分类中达到80%的平衡准确率，且传统机器学习模型表现不逊于深度学习。
