0% Complete
صفحه اصلی
/
سی و سومین کنفرانس بین المللی مهندسی برق
CNN-LSTM model for Confusion Classification; using Single-Channel EEG
نویسندگان :
Amirhossein Aran
1
Zahra Ghanbari
2
Mohammad Hassan Moradi
3
1- دانشگاه صنعتی امیرکبیر(پلی تکنیک تهران)
2- دانشگاه صنعتی امیرکبیر(پلی تکنیک تهران)
3- دانشگاه صنعتی امیرکبیر(پلی تکنیک تهران)
کلمات کلیدی :
CNN-LSTM model،Confusion detection،Single-Channel،Classification،Electroencephalography
چکیده :
Brain fog, characterized by decreased mental clarity and memory problems, is a common phenomenon that affects both healthy individuals and those with mental disorders. Detecting and alleviating brain fog is essential for activities such as driving and online learning. Electroencephalography (EEG) is an effective method for monitoring brain activity and identifying confusion. “Confused student EEG brainwave data” from the Kaggle challenge “EEG Brainwaves for Confusion,” consists of single-channel EEG recordings of ten students exposed to easy and difficult video stimulation is used in this paper. We take benefit from a powerful interpretable hybrid convolutional neural network and long short-term memory (CNN-LSTM) model. CNN-LSTM processes EEG signals through CNN for feature extraction, followed by the LSTM for temporal analysis and data classification using a Softmax layer. This is the first time that CNN-LSTM is used for single channel EEG confusion classification. The model achieves 93.44% accuracy, 92.53% precision, 94.79% recall, and 93.65% F1 score. These results are dramatically higher than previous studies, which demonstrates the potential of CNN-LSTM model in effectively distinguishing confusion and non-confusion states in EEG signals, providing a promising method for real-time confusion detection.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
ANOVA-based assessment of the model-free adaptive controllers tuning parameters
Sepideh Nasrollahi - Ali Khaki-Sedigh
Impacts of Various Wind Turbine Generators on Transient Recovery Voltage in a Medium Voltage Power Network
Mostafa Heydari - Ali Asghar Razi-Kazemi
PCG Denoising using AR-based Kalman Filter
Mohammad Sadegh Nazemi - Hesam Hakimnejad - Zohreh Azimifar
تخمین غلظت ید و زینان در یک نیروگاه هستهای با استفاده از فیلتر کالمن بیرد تحت شرایط مختلف توان راکتور
حسین زحمتکش - حسین الیاسی
طراحی و پیادهسازی یک ماشین حالت محدود جهت محاسبة تابع مثلثاتی تانژانت معکوس مبتنی بر سری تیلور عقبرونده و با استفاده از دو واحد ضربکنندة DSP48-E بر روی تراشههای FPGA شرکت AMD-XILINX به صورت زمان متغیر
میثم هارونی - پیام سنائی
Design and Simulation of Modified Salisbury Spatial Filter using Genetic Algorithm for Improving Optical Image Processing
Mohammadmahdi Modabberanbeh - Hassan Kaatuzian - Amir Nader Askarpour
ساخت حسگر مقاومتی گاز سولفید هیدروژن با استفاده از ترکیب نانوذرات اکسید تیتانیوم و گرافن اکسید کاهش یافته
محمد دیانتی - سمانه حامدی
پیشنهاد یک ساختار جدید AC/DC مبتنی بر مبدلهای SEPIC و CUK بهبودیافته برای کاربرد شارژر موتورسیکلتهای الکتریکی
سجاد قابلی ثانی - رحیم عجبی فرشباف - میثم صادقی - محمد خدایاری
A Novel Method for Partial Discharge Localization in Power Distribution Cables Using Phase Resolved Patterns
Arman Vasigh zadeh ansari - Mehdi Vakilian
الگوریتم تشخیصی برای طبقه بندی سرطان خون لوسمی لنفوسیتی حاد با استفاده از شبکه های عصبی عمیق در یادگیری آنلاین
رضا گودرزی - علی جلالی - امید هاشمی پورتفرشی
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 41.7.4