A remote and personalised novel approach for monitoring asthma severity levels from EEG signals utilizing classification algorithms

•EEG signals were used for the identification of asthma severity levels.•Three methodologies were designed to identify a subject’s asthma severity levels.•Identifications were made based on subject’s data, new subject’s data, and mixed data.•In two of the methodologies, the ensemble and XGBoost outp...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Expert systems with applications Ročník 223; s. 119799
Hlavní autoři:	Haba, Rotem, Singer, Gonen, Naftali, Sara, Kramer, Mordechai R., Ratnovsky, Anat
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 01.08.2023
Témata:	Asthma Electroencephalogram Ensemble learning Machine learning Ordinal classification Electroencephalogram Ensemble learning Ordinal classification Machine learning Asthma
ISSN:	0957-4174, 1873-6793
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!