تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,303 |
تعداد مقالات | 16,035 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,537,632 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,241,774 |
تشخیص صرع در سیگنالهای الکتروانسفالوگرافی (EEG) بر اساس ویژگی طیف کلی موجک (GWS) با استفاده ماشین بردار پشتیبان | ||
پردازش سیگنال پیشرفته | ||
مقاله 4، دوره 3، شماره 1 - شماره پیاپی 3، خرداد 1398، صفحه 35-43 اصل مقاله (1.03 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/jasp.2019.9179 | ||
نویسندگان | ||
فریبا حسنزاده؛ سعید مشگینی* | ||
گروه مهندسی پزشکی، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران | ||
چکیده | ||
در حدود یک درصد از مردم دنیا از صرع رنج میبرند. اولین مرحله از درمان صرع، تشخیص بهموقع و صحیح آن است. یکی از راههای تشخیص صرع، تجزیه و تحلیل دقیق سیگنال الکتروانسفالوگرافی (EEG) است. ویژگیهای مختلفی جهت تشخیص این بیماری از روی سیگنال مانند دامنه سیگنال وجود دارد. در این مقاله، با بررسی اطلاعات زمان-فرکانسی سیگنال EEG در افراد مبتلا به سندرم صرع بدون تشنج و افراد سالم، روش جدیدی برای تشخیص صرع ارائه شده است. در ابتدا ویژگی طیف کلی موجک (GWS) برای سیگنال EEG افراد سالم و افراد مبتلا به سندرم صرع استخراج شده است. برای بررسی این طیف در باندهای فرکانسی، سیگنال EEG با استفاده از تبدیل موجک به 5 زیرباند تجزیه میگردد. سپس با اعمال این ویژگی به طبقهبند مبتنیبر ماشین بردار پشتیبان به تشخیص صرع پرداخته شده است. نتایج تجزیه و تحلیل، تفاوت قابل ملاحظهای، جهت تفکیک کردن فرد بر اساس سیگنال EEG فراهم میکند. روش پیشنهادی در مقایسه با روشهای قبلی، سیگنالهای سالم و صرعی را با دقت 100% طبقهبندی کرده است. همچنین، مشاهده شد که مقادیر غالب GWS برای سیگنالهای انتخابشده از بیماران مبتلا به سندرم صرعی در باند فرکانسی دلتا و تتا یافت میشوند. | ||
کلیدواژهها | ||
صرع؛ الکتروانسفالوگرافی؛ تبدیل موجک؛ طیف کلی موجک؛ ماشین بردار پشتیبان | ||
مراجع | ||
[1] Yamaguchi, C. "Fourier and wavelet analyses of normal and epileptic electroencephalogram (EEG)." Neural Engineering, 2003. Conference Proceedings. First International IEEE EMBS Conference on 33(1): 305-312. 2003. [2] Nigam, V. P. and D. Graupe "A neural-networkbased detection of epilepsy." Neurological Research 26(1): 55-60. 2004. [3] Srinivasan, V., Eswaran, C., Sriraam, N., Artificial neural network based epileptic detection using time-domain and frequency-domain features, Journal of Medical Systems, Vol. 29, No. 6, pp: 647-660, 2005. [4] Kannathal, N., Choo, M.L., Acharya, U.R., Sadasivan, P. K., Entropies for detection of epilepsy in EEG, Computer Methods and Programs in Biomedicine, Vol. 80, No. 3, pp. 187-194, 2005. [5] Polat, K., Günes, S., Classification of epileptic form EEG using a hybrid system based on decision tree classifier and fast Fourier transform, Applied Mathematics and Computation, Vol. 187, No. 2, pp. 1017-1026, 2007. [6] Subasi, A., EEG signal classification using wavelet feature extraction and a mixture of expert model, Expert Systems with Applications, Vol. 32, No. 4, pp. 1084-1093, 2007. [7] Guo, L., Riveero, D., Pazaos, A., Epileptic seizure detection using multiwavelet transform based approximate entropy and artificial neural networks, Journal of Neuroscience Methods, Vol. 193, No. 1, pp. 156-163, 2010. [8] Mashakbeh, A.A."analysis electroencephalogram detect epilepsy" International Journal of Academic Research 2(3): 2010. [9] Nicolaou, N., Georgiou, J., Detection of epileptic electroencephalogram based on permutation entropy and support vector machine, Expert Systems with Applications, Vol. 39, No. 1, pp. 202-209, 2012. [10] Kumar, Y., Dewal, M. L., & Anand, R. S., Epileptic seizures detection in EEG using DWT-based ApEn and artificial neural network, Signal, Image and Video Processing, Vol. 8, No. 7, pp. 1323-1334, 2012. [11] W. Weng and K. Khorasani, “An adaptive structure neural network with application to EEG automatic seizure detection,” Trans. Biomed. Eng., vol. 44, no. 2, pp. 115–122, Feb.1997. [12] Tzallas, A., Tsipouras, M., Fotiadis, D., Automatic seizure detection based on time–frequency analysis and artificial neural networks, Computational Intelligence and Neuroscience, 2007. [13] R. Dhiman and J. Saini, "Genetic algorithms tuned expert model for detection of epileptic seizures from EEG signatures," Applied Soft Computing, vol. 19, pp. 8-17, 2014. [14] G. Kiser, “Afriendly guide to wavelets,” Department of Mathematics, University of Massachuusetts, 1995. [15] B. E. Boser and I. Guyon, “A Training Algorithm for Optimal Margin Classifiers,” in Proceedings of the Fifth Annual Workshop on Computational Learning Theory, Vol. 5, pp. 144-152, 1992. [16] V. Vapnik and A. Chervonenkis, “The necessary and sufficient conditions for consistency in the empirical riskminimization,” Pattern Recognition and Image Analysis, vol. 1, no. 3, pp. 283-305, 1991. [17] www.meb.uni-bonn. de /epileptologie/ science/ physik/ eegdata.html. [18] R.G. Andrzejak, K. Lehnertz, F. Mormann, C. Rieke, P. David, and C.E. Elger, “Indications of nonlinear deterministic and finited imensional structures in timeseries of brain electrical activity: dependence on recordin region and brain state,” Physical Review E, 64, 061907, 2001. [19] Torrence C, Compo GP (1998) a practical guide to wavelet analysis. Bulletin of the American Meteorological Society 79: 61-78. [20] Adeli H. Ghosh-DastidarS, Dadmehr (2007). A wavelet-chaos methodology for analysis of EEGs and EEG subbands to detect. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 903 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 981 |