Izlučivanje značajki iz elektroencefalograma i klasifikacija u svrhu detekcije pospanosti primjenom umjetnih neuronskih mreža : diplomski rad - Franjić, Petra (P. Franjić, 2017)
Sažetak na hrvatskom: U ovom radu ispitana je uspješnost razlicitih tipova neuronskih mreža u zadatku detekcije pospanosti na temelju jednog kanala elektroencefalografskog (EEG) zapisa. U sklopu rada, na temelju EEG signala ekstrahiran je skup znacajki u razlicitim domenama analize. Postupkom selekcije znacajki generirani su razliciti podskupovi znacajki koji su zatim ispitani u radu sa skupom klasifikatora. Kao najbolji klasifikator istaknula se mreža s povratnim slojevima koja je u kombinaciji s 4 ekstrahirane znacajke postigla srednju ukupnu tocnost klasifikacije razlicitih stanja svijesti u iznosu 83,3% i Cohenov kappa koeficijent 0,73. Isti klasifikator je u kombinaciji s 20 znacajki ostvario i najbolju postignutu detekciju pospanosti, koja je iznosila 55%. Ispitivanje je provedeno na javno dostupnoj Physionet Sleep-EDF [Expanded] bazi polisomnografskih snimaka.