استخدام التحويل المويجي المتقطع و الشبكات العصبونية في الكشف الآلي عن نوبات الصرع من إشارات EEG لفروة الرأس


الملخص بالعربية

الصرع هو اضطراب عصبي مزمن يحدث في الدماغ، و يصيب ما يقارب 2% من سكان العالم، حيث يواجه المرضى الكثير من الصعوبات في الحياة اليومية بسبب حدوث النوبات. تستخدم إشارات التخطيط الكهربائي للدماغ (EEG) في الكشف الآلي لحدوث نوبات الصرع, EEG لديها خصائص غير خطية و غير ثابتة. في هذا البحث قمنا بالكشف الآلي عن نوبات الصرع من إشارات EEG لفروة الرأس باستخدام التحويل المويجي المتقطع DWT من المستوى 5 لتحليل الإشارة و استخراج المميزات الإحصائية مثل (الحد الأقصى، الحد الأدنى، المتوسط، متوسط الطاقة، الانحراف المعياري، النسبة بين متوسط القيم) و استخدمت الشبكات العصبونية ANN من أجل التصنيف و حقق نظام الكشف المقترح دقة 89.85 % و حساسية 90.69 %، و خصوصية 89.1%.

المراجع المستخدمة

PATIL, S & PAWAR, K. 2012 - Quality advancement of EEG by wavelet denoising for biomedical analysis. In Communication, Information & Computing Technology (ICCICT), 2012 International Conference on (pp. 1-6). IEEE
EBERSOLE, S & PEDLEY, A 2003 - Current practice of clinical electroencephalography, chapter 4, pages 72–99.Lippincott Williams & Wilkins, 3 edition. ISBN 0781716942
IASEMIDIS, D 2003 - Epileptic seizure prediction and control. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 50(5), 549- 558

تحميل البحث