| المستخلص: |
الصرع هو اضطراب دماغي يؤثر على الجهاز العصبي ككل، ويتصف بوجود موجات ذات تردد وجهد عاليين، بالإضافة إلى تحفيز غير طبيعي للخلايا العصبية في القشرة الدماغية، تسمى النوبات الصرعية. ويمكن تشخيص الصرع باستخدام تخطيط الدماغ (EEG)، الذي يشخص موجات الدماغ باستخدام أقطاب كهربائية تلتقط الإشارة وترسلها إلى الجهاز الرئيسي الذي يقوم بتخزينها. ويمر مريض الصرع في مرحلتين تختلفان في التشخيص وفي الإشارات، وهما (lctal) و(Interictal). تتميز إشارات الدماغ المسجلة بأنها معقدة وغير خطية وغير ثابتة بالتالي يصعب تفسيرها، لذلك فإن تحليل إشارات الصرع من قبل المختصين يعتبر أمرا معقدا وقابلا للخطأ ويستغرق وقت طويلا، من هنا ظهرت الحاجة للتحليل الآلي. إلا أن الطرق الحالية للتحليل الآلي إما أن تكون نتائجها غير دقيقة أو تتطلب عمليات حسابية معقدة، لذلك توجب تحسين مهام تشخيص مرض الصرع والتمييز بين حالاته المختلفة من أجل رفع دقة نتائج هذه المهام وتقليل التكلفة الحسابية لها ليصبح بالإمكان تطبيقها لحظيا. في هذه الأطروحة، تم اقتراح نهج يمكن من اكتشاف نوبات الصرع وتصنيفها بناء على إشارات (EGG) على نحو فعال ودقيق ولا يعتمد على متغيرات. ويعتمد النهج المقترح بشكل أساسي على عملية استخراج الميزات التي تتم باستخدام مجموعة من الاختبارات الإحصائية وهي (Chi-Square, Durbin-Watson, Run test Kruskal-Wallis, z-test). الاختبارات المختارة من بين العديد من الاختبارات الموجودة، هي تلك التي تتوافق مع البيانات المعالجة والغرض من النهج المقترح. وقد تم استخراج العديد من المقاييس من كل اختبار واستخدامها كميزات في نهج الكشف عن الصرع المقترح وتصنيفه. حيث سبق خطوة استخراج الميزات إنشاء مخططات الكثافة الاحتمالية (PDF) تلاها خطوات اختيار وتصنيف الميزات، واللاتي شكلت معا الخطوات الأربع الرئيسية للنهج المقترح. أوضحت التجارب التي أجريت باستخدام مجموعة بيانات جامعة Bonn أن دقة النهج المقترح في مهمة الكشف عن نوبة الصرع هي 98.4%، وتتفوق بهذه الدقة على كل الطرق المماثلة في ذات المهمة على ذات المجموعة من البيانات. علاوة على ذلك، أظهرت النتائج أن دقة النهج المقترح في مهمة التصنيف هي 94.0%، لكنها لم تتفوق على الطرق الحالية في ذات المهمة على ذات المجموعة من البيانات. ومع ذلك، فإن النهج المقترح يستهلك وقتا أقل مقارنة بتلك الطرق التي حققت نتائج أفضل.
|
