## DETEKSI KEJANG EPILEPSY DENGAN MENGGUNAKAN PEMILIHAN FITUR INFORMATIOAN GAIN DAN PEMBELAJARAN ENSEMBLE RANDOM FOREST
Mulaab 1)
1 Prodi Teknik  Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Jl. Raya Telang, PO BOX 2 Kamal, Bangkalan E-mail : 1 mulaab@trunojoyo.ac.id

## ABSTRAK
Epilepsi  adalah  kondisi  neurologis  kronis  yang  ditandai  dengan  kejang  yang  tidak  diketahui penyebabnya  karena    pelepasan  neuron  yang  abnormal (Seizures  inturn) . Epilepsi pada  manusia ditandai dengan kejang berulang yang mengakibatkan konsekuensi neurologis, kognitif, psikologis dan  sosial.  Kejang  karena epilepsi akan  berbeda  dengan    kejang  yang  disebabkan  oleh  kelainan pelepasan neuronal dari peristiwa non epilepsi , seperti kejang psikogenik . Deteksi kejang epilepsi dapat  diintegrasikan  ke  dalam  perangkat implan yang  dimaksudkan  untuk  mendeteksi  timbulnya kejang dan memberikan pengobatan pada pasien sehingga dapat  menekan perkembangan kejang pada pasien. Electroencephalogram (EEG) merekam fluktuasi tegangan dari beberapa elektroda yang  ditempatkan  pada  kulit  kepala  subjek  selama  periode  waktu  tertentu  untuk  mendiagnosa kelainan    sindrom  afektif  dan  organik  pada  manusia.  Kemampuan  mendeteksi epilepsy berdasarkan ektraksi sinyal EEG untuk proses diagnosa bergantung kepada proses yang dilakukan yaitu ektraksi fitur dari sinyal, dan pemilihan fitur penting dari sinyal serta metode pengklasifikasi dari  sinyal tersebut.  Pada penelitan ini bertujuan melakukan deteksi epilepsy berdasarkan proses seleksi  fitur information gain dan pembelajaran ensemble random forest . Metode yang digunakan pada  seleksi  fitur  menggunakan information  gain dan  pengklasifikasi  pembelajaran ensemble random  forest .  Berdasarkan  hasil  percobaan  didapatkan  akurasi  identifikasi  kejang epilepsy dengan pemilihan fitur tertentu pada beberapa subjek pasien dengan menggunakan pengklasifikasi pembelajaran ensemble random forest telah dihasilkan akurasi diatas 0.99
Kata  kunci  : Epilepsy  Seizure  Detection,  EEG,  Information  Gain,  Random  Forest,  Ensemble Learning

## ABSTRACT
Epilepsy  is  a  chronic  neurological  condition characterized  by  seizures  of  unknown  cause  due  to abnormal neuronal discharge (Seizures inturn). Epilepsy in humans is characterized by recurrent seizures  that  result  in  neurological,  cognitive,  psychological  and  social  consequences.  Seizures due  to  epilepsy  will  differ  from  seizures  caused  by  abnormal  neuronal  discharge  from  non- epileptic  events,  such  as  psychogenic  seizures.  Epileptic  seizure  detection  can  be  integrated  into implantable devices that are intended to detect the onset of seizures and provide treatment to the patient  so as to  suppress the  development  of  seizures in the patient.  and organic in  humans.  The ability  to  detect  epilepsy  based  on  the  extraction  of  EEG  signals  for  the  diagnostic  process depends  on  the  process  carried  out,  namely  the  extraction  of  features  from  the  signal,  and  the selection  of  important  features  of  the  signal  and  the  method  of  classifying  the  signal.  This  study aims to detect epilepsy based on the information gain feature selection process and random forest ensemble  learning.  The  method  used  in  feature  selection  uses  information  gain  and  classifier  of random  forest  ensemble  learning.  Based  on  the  experimental  results,  it  was  found  that  the accuracy  of  the  identification  of  epileptic  seizures  by  selecting  certain  features  in  some  patient subjects using a classifier of random forest ensemble learning has resulted in an accuracy above 0.99
Keywords:  Epilepsy  Seizure  Detection,  EEG,  Information  Gain,  Random  Forest,  Ensemble Learning

## PENDAHULUAN
Epilepsi adalah kondisi neurologis  kronis  yang  ditandai  dengan kejang  yang  tidak  tidak  diketahui penyebanya  karena    pelepasan  neuron yang  abnormal (Seizures inturn) [1]
Secara  nasional,  epilepsi  mempengaruhi di  mana  saja  dari  0,5%  hingga  3%  dari populasi.  Insiden  tertinggi  terjadi  pada anak-anak dan orang tua
Kejang  merupakan    perubahan paroksismal dari  fungsi neurologis yang disebabkan  karean hipersinkronik yang berlebihan dari pelepasan neuron di otak, yang  akan  menyebakan  [2]    perubahan perilaku, gerakan berhenti sesaat, perubahan perasaan, kehilangan kesadaran,  kejang  otot  dan  koma  [3]. Kejang  karena  epilepsi  akan  berbeda dengan    kejang  yang  disebabkan  oleh kelainan pelepasan neuronal dari peristiwa nonepilepsi ,  seperti  kejang psikogenik .  Pada  epilepsi  disfungsi  dari otak  yang  ditandai  dengan  kejang berulang-ulang.  Epilepsi  pada  manusia ditandai  dengan  kejang  berulang  yang mengakibatkan  konsekuensi neurologis , kognitif,  psikologis dan  sosial.  Kejang karena  epilepsi  akan  berbeda  dengan kejang  yang  disebabkan  oleh  kelainan pelepasan neuronal dari peristiwa nonepilepsi ,  seperti  kejang psikogenik . Deteksi
kejang epilepsi dapat diintegrasikan ke dalam perangkat implan
yang dimaksudkan untuk
mendeteksi timbulnya kejang dan memberikan  pengobatan  pada  pasien sehingga  dapat    menekan  perkembangan kejang pada pasien. Electroencephalogram (EEG)
adalah  salah  satu  teknologi non - invasif tertua  untuk  mengukur  aktivitas  saraf otak  manusia.  EEG  merekam  fluktuasi tegangan  dari  beberapa  elektroda  yang ditempatkan  pada  kulit  kepala  subjek selama  periode  waktu  tertentu  yang dibuat oleh psikiater Jerman Hans Berger pada  tahun  192  [4].  Penelitian  berkaitan dengan    EEG  telah  banyak  dilakukan dalam  untuk mendiagnosa  kelainan
sindrom afektif dan  organik pada manusia[5-7].  Deteksi  sinyal  EEG  juga
merupakan  salah  satu  cara  terpenting untuk  mendiagnosis  epilepsi.  Upaya untuk  menerapkan data EEG kulit kepala dalam  deteksi  dan  prediksi  kejang  telah membawa  hasil  yang  menarik  selama praktik klinis. Beberapa penelitian terkait dengan  diagnosa epilepsy telah  banyak dilakukan yaitu klasifikasi kejang epilepsi yang optimal di EEG menggunakan pengklasifikasi tunggal [8- 10].  Pemilihan  fitur  sinyal  EEG    pada epilepy telah  dilakukan  tujuan  untuk memperbaiki  akurasi  identifikasi  dengan menggunakan  Algoritma  Genetika  (GA) [11],  dan  koefisiern korelasi Matthews correlation dan Kappa [12].  Banyak pekerjaan  yang  telah  dilakukan  untuk meningkatkan  akurasi  pada  identifikasi kejang  epilepsi.[13-15]  Pada  penelitian ini  bertujuan    mengimplementasikan metode pembelajaran ensemble (ensemble  learning) dan  seleksi  fitur
information  gain untuk  memperbaiki performansi  identifikasi  atau  deteksi kejang epilepsi.

## METODE
Untuk
mengimplementasikan deteksi  kejang  epilepsi,  kami  merancang diagram  alir  algoritma,  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Identifkasi Kejang Epilepasi
Pertama, data sinyal EEG
diinputkan. D ata  signal  yang  digunakan adalah berasal dari CHB-MIT Scalp EEG

## Database
(https://physionet.org/content/chbmit/1.0. 0/)[16]  yang    dikumpulkan  di  Rumah Sakit  Anak  Boston,  terdiri  dari  rekaman
EEG dari subjek pediatrik dengan kejang yang tidak dikendalikan. Subyek
dipantau  dalam    beberapa  hari  setelah tidak  diberi  obat  anti-kejang  untuk mengamati  karakteristik  kejang  Sinyal EEG diambil sampelnya pada 256 sampel per  detik  dengan  resolusi  16-bit  dan direkam  secara  bersamaan  di  21-28 saluran. Pada penelitian ini menggunakan dengan    23 channel .  Peristiwa  kejang diidentifikasi  oleh  para  ahli  klinis.  Pada penelitian  ini  memilih  tiga  subyek  untuk diamati juga mempertimbangkan distribusi  jenis  kelamin  dan  usia  subjek. Demografi subjek yang dipilih ditunjukkan  pada  tabel  1.  Data  yang digunakan  adalah  pada    anak  perempuan umur  11  (chb01),  anak  laki  umur  11 (chb02)  dan  anak  perempuan  umur  14 (chb03)
Tabel.1 Subyek sinyal EEG Subyek chb01 chb02 chb03 Jenis Kel. P L P Umur 11 11 14 Kemudian dari data yang
diinputkan  dilakukan  ekstraksi  fitur berdasasarkan Time  Domain  Features
(TDF)  dan Frequency  DomainFeatures
yaitu Power  Spectral  Intensity  dan Relative  Intensity  Ratio ,  amplitudo Root Mean Square, variansi, kurtosis , skewness , maksimum amplitudo, minimum  amplitude,  banyaknya local
extrema atau peaks ,    banyaknya zero crossings, Higuchi  Fractal  Dimension , Petrosian  Fractal  Dimension , Hurst exponent , Spectral  Entropy , total  power,
median frequency , peak frequency , Hjorth  Parameters ( Hjorth  mobility  dan complexity ). Dari 22 fitur yang akan telah diektrak selanjutnya  dilakukan pemilihan fitur  untuk  mendapaftkan  fitur  dominan sebagai  karakteristik  dari  signal  EEG yang ada.
Pemilihan  fitur  menggunakan Informatin  Gain yaitu  metode  pemilihan fitur  berbasis  filter  yang  hasilnya  akan diperingkat pada berdasarkan nilai entropy yang  telah  dihiutung  pada masing  masing  fitur.  Pada  tahapan berikutnya  dilakukan  identifikasi  dengan
pengklasifikasi dengan teknik pembelajaran ensemble dengan  model majority voting . Implementaasi pembelajaran ensemble menggunakan
Random Forest.
Identifikasi  kejang epilepsy pada sinyal dengan sumber data EEG mengandalkan  karakterisasi  sinyal  EEG. Untuk  itu,  perlu  dilakukan  ektraksi  fitur ke  dalam  fitur  tertentu.  Proses  ini dikenal sebagai ekstraksi fitur. Mengektraksi  fitur  EEG  dapat  dilakukan seperti  pada  analisa    deret  waktu  :
kerapatan spektral daya  dari  pemrosesan sinyal,  dimensi  fraktal  dari  geometri komputasi,  entropi  dari  teori  informasi, dan  sebagainya.  Beberapa  fitur    EEG yang  dapat  diektrak  diantaranya  adalah Power  Spectral  Intensity  dan  Relative
Intensity  Ratio [17],  amplitudo Root Mean Square, variansi, kurtosis , skewness , maksimum amplitudo , minimum amplitude ,  banyaknya local extrema atau peaks ,    banyaknya zero crossings, Higuchi  Fractal  Dimension [18], Petrosian  Fractal  Dimension [19], Hurst  exponent [20], Spectral  Entropy [21], total power, median frequency , peak frequency , Hjorth  Parameters ( Hjorth mobility  dan  complexity )[22].  Seleksi fitur dapat membantu  mengurangi noisey ang disebabkan  oleh    fitur-fitur    yang tidak    relevan.  Metode  pemilihan  fitur juga dapat dikategorikan berdasarkan apa yang mereka evaluasi  dan rangking: fitur individual  atau subset fitur. Information
Gain adalah    salah  satu  pendekatan metode seleksi fitur dengan mengevaluasi  fitur  berdasarkan    ukuran
Entropi  dari  fitur  [23].  Ukuran  ini digunakan  untuk  menentukan  peringkat variable  atau  fitur. Information Gain mengevaluasi  semua  fitur  satu  per  satu dan memberi peringkat. Pemilihan subset fitur  dicapai  dengan  memilih  fitur peringkat  N  tertinggi  atau  semua  fitur dengan  nilai  di  atas  t,  di  mana  N  dan  t adalah  batas  ambang  yang  ditentukan pengguna.  Diberikan  himpunan  kelas
1 { ,..., } k
C c c = , mendapatkan  informasi dari  fitur  f, ( ) IG f pada  persamaan(1), dengan
( ) ( ) ( | ) IG f H C H C f = - (1) 1 ( ) ( ) log  ( ) k i i i H C P c P c = = - å (2)
1 ( | ) ( ) ( | ) log  ( | ) k i i i H C f P f P c f P c f = = - å (3)
Information  gain dari setiap  fitur diperolah  dari entropy kelas  (persamaan 2)  dikurangi  dengan entropy setiap  kelas terhadap  semua  fitur  (persamaan  (3). Perhitungan  dilakukan  untuk  setiap  fitur di  semua  kelas    dan  kemudian  fitur-fitur tersebut  diperingkat  berdasarkan nilai  IG masing  masing;  semakin  tinggi  nilainya, semakin informatif fitur tersebut. Setelah proses  seleksi  fitur  dilakukan  tahapan berikutnya adalah melakukan pembelajaran jamak (ensemble learning). Pembelajaran ensemble adalah bentuk  sistem  pembelajaran  hibrida  di mana  beberapa  analitik  digabungkan secara  cerdas  dengan  tujuan  untuk mendapatkan hasil yang lebih baik (lebih akurat,  lebih  kuat)  daripada  yang  dapat diberikan oleh satu analitik[24]. Majority Voting merupakan  salah  satu  teknik  dari pembelajaran ensemble untuk  melakukan klasifikasi  dari  data  baru  tidak  berlabel berdasarkan dari  kelas yang memperoleh jumlah  suara  terbanyak  ( Plurality  Vote ) dari classifier yang digunakan. Pembelajaran Ensemble dengan pendekatan Majority  Voting dari  suatu kelas  data  baru  x  (persamaan  4)  dapat dinyatakan dengan
dom ( ) class ( ) arg  max ( ( ( ), )) i k i c y k x g y x c Î = å ( 4)
di  mana ( ) k y x adalah  klasifikasi  dari pengklasifikasi  ke-k  dan ( , ) g y c adalah
fungsi indikator yang didefinisikan sebagai:
1 ( , )
0 y c g y c y c = ì = í ¹ î (5)
Perhatikan  bahwa  dalam  kasus pengklasifikasi probabilistik ,  klasifikasi
( ) k y x biasanya diperoleh dengan
dom ( ) ˆ ( ) arg  max ( | ) k i k M i c y y x P y c x Î = = (6)
dimana k M menunjukkan  pengklasifikasi k dan ˆ ( | ) k M P y c x = menunjukkan probabilitas  y  sama  dengan  c  yang  dari data baru x .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Percobaan  yang  telah  dilakukan terhadap  3  subjek  pasien    yaitu  chb01, dan  chb02,  chb03  dengan  melakukan extraksi  fitur  dan  pemilihan  fitur  serta melakukan pengklasifikasian dengan pembelajaran ensemble    random  forest . Pada  pasien  chb01  akurasi  didapatkan dengan  beberapa  sekenario  pemilihan fitur  didapat  hasil  akurasi  maksimal dengan pemilihan fitur sebanyak 20 fitur, dengan  membuang  2  fitur  yang  tidak dominan seperti gambar 2.

## Gambar 2. Akurasi dengan beberapa skenario pemilihan fitur pada pasien chb01
Pada pasien chb02 akurasi pemilihan  fitur  didapat  hasil  akurasi maksimal dengan pemilihan fitur sebanyak  20  fitur,  dengan  membuang  3 fitur  yang  tidak  dominan  seperti  gambar
3.
Gambar 3. Akurasi dengan beberapa skenario pemilihan fitur pada Chb02 Pada pasien chb03 akurasi pemilihan  fitur  didapat  hasil  akurasi maksimal dengan pemilihan fitur sebanyak  20  fitur,  dengan  membuang  7 fitur  yang  tidak  dominan  seperti  gambar 4.
Gambar 4. Akurasi dengan beberapa skenario pemilihan fitur pada Chb03
Beberapa  variasi  jumlah  fitur yang dipilih dan menggunakan kombinasi  dari  klasifikasi  dasar  dalam menerapkan pembelajaran ensemble pada 3  pasien  epilepsi  chb01,  chb02,  chb03 didapatkan hasil seperti pada tabel2.
Tabel 2. Hasil identifikasi kejang epilepsy Pasien Fitur maksimal Akurasi Chb01 20 0.9994 Chb02 19 0.9993 Chb03 15 0.9990 Pada  table  2  subyek chb01 mempunyai fitur kombinasi adalah
Power  Spectral  Intensity  dan  Relative Intensity  Ratio ,  amplitudo Root  Mean Square, variansi, kurtosis , skewness , maksimum amplitudo, minimum amplitude, banyaknya local extrema atau peaks , , Higuchi Fractal Dimension , Hurst exponent , Spectral  Entropy , total  power, median frequency , peak frequency ,
Hjorth  Parameters ( Hjorth  mobility  dan complexity ).
Subyek Chb02 mempunyai  fitur kombinasi adalah Power Spectral
Intensity  dan  Relative  Intensity  Ratio ,
amplitudo Root  Mean  Square, variansi, kurtosis , skewness , maksimum amplitudo,
minimum amplitude,
banyaknya
local  extrema atau peaks , banyaknya zero  crossings, Dimension , Hurst  exponent , Spectral  Entropy , total power, median frequency , peak frequency , Hjorth  Parameters ( Hjorth mobility dan complexity ).
Subyek Chb03 mempunyai fitur kombinasi adalah Power Spectral Intensity  dan  Relative  Intensity  Ratio , amplitudo Root  Mean  Square, variansi, kurtosis , skewness , maksimum amplitudo, minimum amplitude, banyaknya local  extrema atau peaks , banyaknya zero  crossings, Higuchi Fractal  Dimension , Petrosian  Fractal Dimension , Hurst exponent , Spectral Entropy , total  power, median  frequency , peak frequency Dari hasil yang didapatkan bahwa terdapat variasi fitur penting yang ada pada masing  masing sinyal  rekaman EEG  pada  pasien  epilepsi  yang  akan menentukan    akurasi  identifikasi  kejang epilepsi.  Dari  ketiga  pasien  terdapat tingkat  derajat  yang  sama  yaitu Power Spectral  Intensity  dan  Relative  Intensity Ratio ,  amplitudo Root  Mean  Square, variansi, kurtosis , skewness ,  maksimum amplitudo  yang  menjadi  6  fitur  dominan pertama

## SIMPULAN
Berdasarka hasil dan pembahasan bahwa    variasi  dari    jumlah  fitur  sangat menentukan  akurasi  dari  identifikasi kejang epilepsy .  Terdapat  beberapa  fitur penting yang akan menentukan karakterisktik kejang epilepsy .  Pemilihan fitur yang tepat dan membuang fitur yang tidak dominan akan meningkatkan performansi  dari  identifikasi  kejang epilepsy

## SARAN
Pada  penelitian  ini  masih  perlu dikembangkan kombinasi beberapa seleksi fitur (ensemble seleksi fitur) yang dapat  digunakan  untuk  memilih  fitur sehingga  diharapkan  nantinya  memilih fitur yang benar benar dominan
menentukan  karakteristik  sinyal  EEG kejang epilepsy .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  Kandula  and  C.  Harden,
"Epilepsy,"  in Encyclopedia  of Neuroscience , L. R. Squire, Ed., ed
Oxford: Academic Press, 2009, pp. 1147-1149.
[2] H.  E.  Scharfman,  "Chapter  17  - Epilepsy,"  in Neurobiology  of Brain  Disorders ,  M.  J.  Zigmond, L.  P.  Rowland,  and  J.  T.  Coyle,
Eds.,  ed  San  Diego:  Academic Press, 2015, pp. 236-261.
[3] A. Michael-Titus, P. Revest, and P. Shortland,  "13  -  EPILEPSY,"  in
The  Nervous  System  (Second Edition) ,  A.  Michael-Titus,  P.
Revest, and P. Shortland, Eds., ed: Churchill  Livingstone,  2010,  pp.
237-250.
[4] R. İ nce,  S.  S.  Adan ı r,  and  F.
Sevmez, "The inventor of electroencephalography (EEG): Hans Berger (1873–1941)," Child's Nervous System, 2020/03/05 2020. [5] J.  G.  Small,  "3  -  EEG  IN AFFECTIVE  DISORDERS,"  in EEG  and  Evoked  Potentials  in Psychiatry and Behavioral Neurology , J. R. Hughes and W. P. Wilson,  Eds.,  ed:  Butterworth- Heinemann, 1983, pp. 41-54.
[6] M.  Lavanga,  J.  De  Ridder,  K.
Kotulska, R. Moavero,
P.
Curatolo,  B.  Weschke ,  et  al. , "Results  of  quantitative  EEG analysis are associated with autism spectrum disorder and development abnormalities in infants  with  tuberous  sclerosis complex," Biomedical Signal Processing and Control, vol. 68, p.
102658, 2021/07/01/ 2021.
[7] E. Minato and K. A. Myers, "Age- related evolution of EEG in Dravet syndrome:  Meta-analysis  of  155 patients," Seizure, vol. 91, pp. 108- 111, 2021/10/01/ 2021.
[8] H. Ocak, "Optimal classification of
epileptic  seizures  in  EEG  using wavelet analysis and genetic algorithm," Signal Processing, vol. 88,  pp.  1858-1867,  2008/07/01/ 2008. [9] E.  D.  Übeyli,  "Combined  neural network  model  employing wavelet coefficients for EEG signals classification," Digital Signal Processing, vol.  19,  pp.  297-308, 2009/03/01/ 2009. [10]  E. D. Übeyli, "Combining recurrent  neural  networks  with eigenvector methods for classification  of  ECG  beats," Digital Signal  Processing, vol.  19, pp. 320-329, 2009/03/01/ 2009. [11]  R.  Dhiman,  J.  S.  Saini,  and Priyanka, "Genetic algorithms tuned expert model for detection of epileptic seizures from EEG signatures," Applied Soft Computing, vol.  19,  pp.  8-17, 2014/06/01/ 2014.
[12]  S.  Yang,  B.  Li,  Y.  Zhang,  M. Duan,  S.  Liu,  Y.  Zhang ,  et  al. , "Selection  of  features  for  patient- independent  detection  of  seizure events  using  scalp  EEG  signals,"
Computers in Biology and
Medicine, vol.  119,  p.  103671,
2020/04/01/ 2020.
[13]  B.  Direito,  J.  Duarte,  C.  Teixeira, B.  Schelter,  M.  L.  Van  Quyen,  A. Schulze-Bonhage ,  et  al. ,  "Feature selection in high dimensional EEG features spaces for epileptic seizure prediction," IFAC Proceedings  Volumes, vol.  44,  pp. 6206-6211, 2011/01/01/ 2011. [14]  V.  Harpale  and  V.  Bairagi,  "An adaptive method for feature
selection and extraction for classification  of  epileptic  EEG signal in significant states," Journal  of  King  Saud  University  - Computer and Information Sciences, 2018/05/24/ 2018. [15]  E.  Pippa,  E.  I.  Zacharaki,  I. Mporas, V. Tsirka, M. P. Richardson, M. Koutroumanidis , et
al. ,  "Improving  classification  of epileptic  and  non-epileptic  EEG
events by feature selection,"
Neurocomputing, vol.  171,  pp.
576-585, 2016/01/01/ 2016. [16]  A.  H.  Shoeb,  "Application  of machine  learning  to  epileptic seizure onset detection and treatment,"  Massachusetts  Institute of Technology, 2009. [17]  R.  Q.  Quiroga,  S.  Blanco,  O.
Rosso, H. Garcia, and A. Rabinowicz, "Searching for hidden information  with Gabor Transform in
generalized tonic-clonic seizures," Electroencephalography and  clinical  Neurophysiology, vol. 103, pp. 434-439, 1997.
[18]  T.  Higuchi,  "Approach  to  an irregular time series on the basis of the  fractal  theory," Physica  D:
Nonlinear Phenomena, vol. 31, pp. 277-283, 1988.
[19]  A. Petrosian, "Kolmogorov complexity of finite sequences and recognition  of  different  preictal EEG  patterns,"  in Proceedings eighth IEEE symposium on computer-based  medical  systems , 1995, pp. 212-217. [20]  T.  Balli  and  R.  Palaniappan,  "A combined  linear  &  nonlinear
approach  for  classification  of epileptic EEG signals," in 2009 4th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering , 2009, pp. 714-717.
[21]  T.  Inouye,  K.  Shinosaki,  H. Sakamoto,  S.  Toi,  S.  Ukai,  A. Iyama ,  et  al. ,  "Quantification  of EEG  irregularity  by  use  of  the entropy  of  the  power  spectrum,"
Electroencephalography and clinical  neurophysiology, vol.  79, pp. 204-210, 1991. [22]  B. Hjorth, "EEG analysis based on
time domain
properties,"
Electroencephalography and clinical  neurophysiology, vol.  29,
pp. 306-310, 1970.
[23]  I. Koprinska, "Feature selection for brain-computer interfaces," in Pacific-Asia
conference
on knowledge  discovery  and  data mining , 2009, pp. 106-117.
[24]  L.  Rokach, Pattern  classification using  ensemble  methods vol.  75:
World Scientific, 2010.