استفاده از شبکه های تجمیع خبرگان(Mixture of Experts)به منظور طبقه بندی سیگنال مغزی افراد سالم و بیماران صرعی

Authors

  • سنا آموزگار - کارشناس ارشد، دانشکده مهندسی پزشکی- دانشگاه شاهد-تهران-ایران-
  • محمد پویان دانشیار، دانشکده مهندسی پزشکی- دانشگاه شاهد-تهران-ایران
Abstract:

چکیده: EEGیکی از مهمترین و رایجترین مراجع برای مطالعه عملکرد مغز واختلالات نورولوژیک است. به همین دلیل، تشخیص تغییرات EEG توسط سیستم‌های خودکار، موضوعی است که برای سال‌های متوالی تحت مطالعه است.از آنجا که در هر سیستم دسته بندی، صحت تصمیم گیری از اهمیت ویژه ای برخوردار است، لذا نیازمند وجود روش های طبقه بندی بهتر برای سیگنال مغزی هستیم. در این تحقیق، به دنبال ارائه یک سیستم هوشمند مرکب برای بهبود صحت طبقه بندی سیگنال مغزی(EEG) به گروه های مختلف هستیم. این مقاله استفاده از روش تجمیع خبرگان (Mixture of Experts (ME))برای بهبود تفکیک سیگنال هایEEG افراد سالم و بیماران صرعی را نشان داده وصحت طبقه بندی آن را ارزیابی کرده است. تصمیم گیری در دو مرحله انجام شد: 1) استخراج ویژگی به وسیله روش های مختلف بردار ویژه و2) طبقه بندی با استفاده از طبقه بندی کننده های آموزش دیده شده توسط ویژگی های استخراج شده. ورودی های این سیستم هوشمند از ویژگی های مرکب، که متناسب با ساختار شبکه انتخاب شده، تشکیل شده اند. در این مطالعه سه روش مبتنی بر بردارهای ویژه (PISARENKO ,MUSIC ,MINIMUM NORM) برای تولید تخمین طیف چگالی توان (PSD) انتخاب شدند. پس از پیاده سازی MEو آموزش آن روی ویژگی های مرکب، نشان داده که این روش می‌تواند به صحت طبقه بندی بالایی برسد. از این جهت، جداسازی سیگنال های مغزی بیماران صرعی در حالات مختلف و افراد سالم با صحت بالایی امکان پذیر است. از طرفی، از آنجا که مناسب بودن عملکرد شبکه عصبی به اندازه دسته‌های آموزش و تست بستگی دارد، در این مطالعه با تقسیم مشاهدات به سه گروه آموزش (70%) ، آزمون (20%) و اعتبار سنجی (10%) موجبات بهتر آموزش دیدن شبکه فراهم شده و در نهایت صحت طبقه بندی تا 99.50 % افزایش یافته است .

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

طبقه بندی احساس افراد با استفاده از سیگنال های مغزی و محیطی

Abstract Emotions play a powerful and significant role in human beings everyday life. They motivate us, impact our beliefs and decision making and would affect some cognitive processes like creativity, attention, and memory. Nowadays the use of emotion in computers is an increasingly in vogue field. In many ways emotions are one of the last and least explored frontiers of intuitive human-comput...

full text

طبقه بندی حمله صرعی در سیگنال EEG با استفاده از سیستم استنتاج عصبی- فازی تطابقی

Background & Aims: Epilepsy is a brain disorder in which nerve cells receive abnormal inputs. This disease can lead to abnormal behaviors, feelings and symptoms such as loss of consciousness, which is called the seizure. Identification and classification of the epileptic seizure events in electroencephalographic signal against free seizure intervals plays an important role in clinical investiga...

full text

طبقه بندی افراد الکلی و غیر الکلی مبتنی بر ویژگی‌های فرکانسی و غیرفرکانسی سیگنال مغزی

اثر اصلی عمده و کوتاه مدت الکل بر سیستم اعصاب مرکزی است. مصرف مشروبات الکلی باعث ایجاد ناتوانی در مغز می‌شود به‌طوری‌که مصرف زیاد مشروبات الکلی باعث فلج‌شدن فعالیت‌های مغزی، دستگاه تنفس و در نتیجه مرگ می‌گردد. در این مقاله به‌منظور تشخیص مصرف الکل، سیگنال الکتروانسفالوگرام (EEG) بیست فرد شرکت‌کننده شامل 10 فرد الکلی و 10 فرد کنترل در 64 کانال مورد بررسی قرار گرفته است. به‌منظور تحلیل سیگنال EEG...

full text

افزایش نرخ کارایی طبقه بندی با استفاده از تجمیع ویژگی های موثر روش های مختلف ترکیب شبکه های عصبی

Both theoretical and experimental studies have shown that combining accurate Neural Networks (NN) in the ensemble with negative error correlation greatly improves their generalization abilities. Negative Correlation Learning (NCL) and Mixture of Experts (ME), two popular combining methods, each employ different special error functions for the simultaneous training of NN experts to produce negat...

full text

تحلیل اتصالات مغزی برای پیش بینی وقوع حملات تشنج صرعی با استفاده از سیگنال های الکتروانسفالوگرافی

قرارگرفتن در وضعیت‌های مختلف ادراکی، شناختی و احساسی با نوعی انتشار اطلاعات از طریق نوسانات نورون های مغزی همراه است. بررسی این نوسانات و به طور مشخص ارتباطات و تعاملات میان بخش های مختلف مغز، می تواند اطلاعات مفیدی درباره ی نحوه ی واکنش مغز در برابر وضعیت های مختلف بدست دهد. در ادبیات موضوع، ارتباطات بین نواحی مختلف مغز به سه دسته ی ساختاری، موثر، و کارکردی تقسیم بندی می شوند که دسته ی اول به ...

full text

تجزیه و تحلیل احساسات افراد از طریق سیگنال های مغزی با استفاده از تابع نگاشت پوانکاره

Introduction: Dynamic alterations of the brain are of high significance when it comes to analyze the human feelings. In this study, the hidden patterns corresponding for the emotional states have been investigated by adopting a certain Poincare’ map function inspired by the theory of chaos. The present study aimed to explore the significance relationship between the proposed methodology and the...

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}


Journal title

volume 4  issue 1

pages  1- 8

publication date 2013-05-22

By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023