وبلاگ

علیرغم اینکه 40 سال از فعالیت و بررسی در زمینه فیزیولوژی صرع می گذرد، هنوز آشکارسازی و پیشگویی آن در حال بررسی است ولی نشان داده شده است که آشکارسازی تخلیه های نرونی صرعی یعنی spike ها و امواج تیز در سیگنال EEG گامی مهم در تشخیص و درمان بیماری صرع است. در زمینه پردازش سیگنال های حیاتی مانند سیگنال EEG، برای آشکارسازی و طبقه بندی یک پدیده حیاتی مانند spike صرعی، روش متداول استخراج ویژگی های مناسب از سیگنال حرارتی و اعمال یک روش طبقه بندی بر روی ویژگی های استخراج شده است. در این پروژه، برای استخراج ویژگی های spike های صرعی از تبدیل موجک و یکسری تحلیل های زمانی و فرکانسی و برای طبقه بندی الگوهای موجود در EEG از شبکه عصبی Fuzzy ARTMAP استفاده شده است. تبدیل فوریه و سایر روش های تحلیل زمان – فرکانس مانند تبدیل فوریه کوتاه مدت برای وقایع تدریجی و آهسته پاسخ خوبی نشان می دهند اما برای وقایع سریع و تیز خوب عمل نمی کنند. وقتی که هر دو نوع نوسان در سیگنال موجود باشد، تبدیل موجک به خوبی می تواند هر دو نوع نوسان را نشان دهد. با تحقیقاتی

 که در زمینه تشخیص صدای قلب، تحلیل ECG و EEG به عمل آمده است، تبدیل موجک توانایی خود را برای پردازش به خوبی نشان داده است.

در فصل اول به معرفی سیگنال EEG و ویژگی های ظاهری، نحوه ضبط و اندازه گیری سیگنال EEG، فرکانس های سیگنال EEG، نرخ نمونه برداری و برخی اغتشاشات و آشفتگی ها در ثبت سیگنال EEG پرداخته می شود. در فصل دوم روش های مختلف آشکارسازی spikeهای صرعی مورد بررسی قرار گرفته است و نتایج برخی کارهای انجام گرفته روی EEG گردآوری شده است. فصل سوم به معرفی تبدیل موجک به عنوان روشی برای استخراج ویژگی پرداخته شده است. با مطالعه این فصل می توان مقایسه ای بین تبدیل فوریه و تبدیل موجک انجام داد، همچنین می توان مفهوم تبدیل موجک پیوسته و گسسته را دریافت. در انتهای این فصل نیز، چند موجک معرفی شده اند. در فصل چهارم توضیحاتی در خصوص شبکه های عصبی MLP و ARTMAP و Fuzzy و نحوه آموزش این شبکه ها ارائه شده است. در فصل پنجم در خصوص داده های آموزش و آزمون، استخراج ویژگی و نحوه پیش پردازش این داده ها و روش پیاده سازی سیستم آشکارسازی spike های صرعی توضیح داده شده است. فصل ششم در برگیرنده نتایج حاصل از این پروژه و مقایسه بین عملکرد شبکه های MLP و ARTMAP و Fuzzy می باشد و در انتهای فصل نیز پیشنهادات ارائه شده است.