A new system for automatic interpretation of the awake electroencephalogram(EEG) was developed in this work. We first clarified all the necessary items for EEG interpretation in accordance with an analysis of visual inspection of the rhythms by a qualified electroencephalographer (EEGer), and then defined each item quantitatively. Concerning the automatic interpretation, we made an effort to find out specific EEG parameters which faithfully represent the procedure of visual interpretation by the qualified EEGer. Those specific EEG parameters were calculated from periodograms of the EEG time series. By using EEG data of 14 subjects, the automatic EEG interpretation system was constructed and compared with the visual interpretation done by the EEGer. The automatic EEG interpretation thus established was proved to be in agreement with the visual interpretation by the EEGer.
A full automatic interpretation of awake electroencephalogram (EEG) had been developed by the authors and presented at the past KACCs in series. The automatic EEG interpretation consists of four main parts: quantitative EEG interpretation, EEG report making, preprocessing of EEG data and adaptable EEG interpretation. The automatic EEG interpretation reveals essentially the same findings as the electroencephalographer's (EEG's), and then would be applicable in clinical use as an assistant tool for EEGer. The method had been developed through collaboration works between the engineering field (Saga University) and the medical field (Kyoto University). This work can be understood as an artificial realization of human expert skill. The procedure for the artificial realization was summarized in a methodology for artificial realization of human skill which will be applicable in other fields of systems control.
The automatic interpretation of awake background electroencephalogram (EEG), consisting of quantitative EEG interpretation and EEG report making, has been developed by the authors based on EEG data visually inspected by an electroencephalographer (EEGer). The present study was focused on the adaptability of the automatic EEG interpretation which was accomplished by the constructive neural network with forgetting factor. The artificial neural network (ANN) was constructed so as to give the integrative decision of the EEG by using the input signals of the intermediate judgment of 13 items of the EEG. The feature of the ANN was that it adapted to any EEGer who gave visual inspection for the training data. The developed method was evaluated based on the EEG data of 57 patients. The re-trained ANN adapted to another EEGer appropriately.
A new method for making automatic electroencephalogram(EEG) report based on the automatic quantitative interpretation of awake EEG was developed. We first analysed a. relationship between EEG reports and quantitative EEG interpretation done by a qualified electroencephalographer(EEGer) for 22 subjects. Based on the analysed relationship and usual process of report making by the EEGer, we defined all terminology necessary for EEG report and established rules for EEG report making. By the combined use of the proposed EEG report making and the method for automatic quantitative EEG interpretation presented at '90 KACC, we were able to make the automatic EEG reports which were equivalent to the EEG reports written by the EEGer. As all the procedures were programmed in a personal computer equipped with an AD (analogue-to-digital) converter, the automatic EEG reports were obtained in almost real time in usual actual EEG recording situation with only a few seconds time lag for the analysis in the computer. The proposed report making method and the quantitative EEG interpretation method will be effectively applicable to the clinical use as an assistant tool for physicians.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.5
no.4
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pp.21-27
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2000
This paper is keeping with the general pattern of automatic acquisition and interpretation of geographical digital data. Maps of the Institut Geographique National of France are built up with four so-called "mother" maps represented by four colors. The green one deals with the vegetation. In a green layer, woods, bushes, vines. fields and boundaries of domanial forests or nature reserves are represented by different synthetic textures We present here an original method of texture analysis applied to the automatic interpretation of vegetation belts.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1994.06a
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pp.1076-1081
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1994
This paper presents the linguistic processing for the Automatic Interpretation system between English/Korean language pair. We introduce two machine translation systems, each for English-to-Korean and Korean-to-English, describe the system configuration and several characteristics, and discuss the translation evaluation results.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1994.06a
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pp.1082-1087
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1994
A set of text database is indispensable to the probabilistic models for speech recognition, linguistic model, and machine translation. We introduce an environment to canstruct text databases : an automatic tagging system and a set of tools for lexical knowledge acquisition, which provides the facilities of automatic part of speech recognition and guessing.
The automatic detection of artifacts and vigilance level as for pre-processing of the automatic EEG interpretation are discussed. The equations for detecting artifacts and vigilance level were determined such that they would conform to the procedures that an EEGer (one of the authors, H.S.) usually adopts for visual inspection of the actual EEG record. The automatic EEG interpretation was found to be improved by the newly developed pre-processing method even will artifact contamination or in drowsy condition of the subjects.
A new system for automatic scoring of 'organization' of the EEG dominant rhythm was constructed and applied to 18 normal subjects and 15 patients. Organization parameters which best represented the 'organization' as judged by 5 neurologists' visual inspection were calculated and the automatic organization scoring was obtained by a linear regression of those organization parameters. Furthermore, values of the regression coefficients were used to study the characteristics of EEG interpretation by each neurologist, and this scoring technique can also be applied to the training of EEG interpretation.
A data transform is performed by using a point-electrode focusing method in order to obtain accurate and objective interpretation of the borehole normal resistivity data. Two new synthetic curves can be generated through the data transform. The one is an approximate apparent resistivity curve, which would be used to predict the true resistivity of the formation. The other one is a bed boundary coefficient curve, which would be used to distinguish bed boundaries. The accuracy of the normal data interpretation can be improved and this method takes much less computational time than a linear inversion technique. Moreover, this method does not require an initial guess model and limitation of number of unknown parameters. Since this algorithm can be run on a personal computer, an immediate interpretation would be possible at the field work site. If an additional set of electrodes(a=125cm)is attached to a normal resistivity tool which is being used (a=25cm, 50cm, 100cm), the apparent resistivity for the point-electrode focusing device can be calculated, and it would maximize the use of short and long normal resistivity data and promote the accuracy of the interpretation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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