Abstract: P. R. Anju, L. Murali (2015)

The recurrence quantification analysis (RQA) on EEG recordings and their sub bands: delta, theta, alpha, beta, and gamma are the basic method used in the existing paper for epileptic seizure detection.RQA can be applied for almost every kind of data. The better identification of the dynamical system of EEG signal is achieved through the wavelet decomposition of EEG signal. The wavelet filtering is used for preprocessing and the Phase space reconstruction reconstruct the original signal without any external distractions, these methods give a better classification of raw EEG signals as Healthy,Interictal and Ictal. ECOC classification technique give the better classification of the dataset. This technique results an overall accuracy of 98.67% which obtained from the combination of RQA based measures of the raw signal and subbands results. Cross recurrence quantification analysis is the proposed algorithm used in this paper.CRQA is an advanced technique for nonlinear,neurophysiological signals, it provides a group of statistical parameter to analyze the structure of a cross recurrence plot .Artificial neural network is the classifier for the classification of epileptic seizure.An EEG dataset provided by Dr. R. Andrzejak of the Epilepsy Center, University of Bonn, Bonn, Germany has been applied to the proposed method. The proposed algorithm achieve very high accuracy.

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Detection of epeliptic seizure by using cross recurrence quantification analysis and artificial neural network