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

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 .