نوع مقاله : مقاله کامل پژوهشی
نویسندگان
1 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی پزشکی، دانشکدهی مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
2 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی مکانیک، دانشکدهی مهندسی مکانیک، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
3 دانشیار، گروه مهندسی پزشکی، دانشکدهی مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
چکیده
استفاده از یک روش هوشمند برای تشخیص خودکار مراحل مختلف بیماری صرع در کاربردهای پزشکی جهت کاهش حجم کار پزشکان در تجزیه و تحلیل دادههای صرع از طریق بازرسی بصری یکی از چالشهای مهم در سالهای اخیر بوده است. یکی از مشکلات شناسایی خودکار مراحل مختلف بیماری صرع، استخراج ویژگیهای مطلوبی است که بتوانند بیشترین تمایز را میان مراحل مختلف صرع ایجاد نمایند. فرایند یافتن ویژگیهای مناسب عموما امری زمانبر است. در این پژوهش رویکرد جدیدی برای شناسایی خودکار مراحل مختلف صرع ارائه شده است. در این مقاله از دستهبندی مبتنی بر نمایش تنک سیگنال (SRC) به همراه یادگیری دیکشنری آموزش دیده برای شناسایی خودکار مراحل مختلف بیماری صرع با استفاده از سیگنال EEG استفاده شده است. روش پیشنهادی در 8 سناریو از 9 سناریوی ارائه شده به صحت، حساسیت و اختصاصیت 100% دست یافته و همچنین در برابر نویز گوسی تا سطح صفر دسیبل مقاوم میباشد. نتایج به دست آمده نشان میدهد که استفاده از الگوریتم پیشنهادی برای شناسایی مراحل مختلف صرع موفقیت بیشتری نسبت به سایر روشهای مشابه دارد.
کلیدواژهها
موضوعات
عنوان مقاله [English]
Automatic Identification of Epileptic Seizures from EEG Signals based on Dictionary Learning
نویسندگان [English]
- Sobhan Sheykhivand 1
- Zohreh Mousavi 2
- Tohid Yousefi Rezaii 3
1 Ph.D. Student, Biomedical Engineering Department, Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran
2 Ph.D. Student, Department of Mechanical Engineering, Faculty of Mechanical Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran
3 Associtate Professor, Biomedical Engineering Department, Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran
چکیده [English]
Using a smart method to automatically detect different stages of epilepsy in medical applications, to reduce the workload of physicians in analyzing epilepsy data by visual inspection is one of the major challenges in recent years. One of the problems of automatic identification of different stages of epilepsy is extraction of desirable features which can make the most distinction between different stages of epilepsy. The process of finding the proper features is generally time consuming. This study presents a new approach for the automatic identification of different epileptic stages. In this paper, a sparse represantion-based classification (SRC) with proposed dictionary learning is used to automatically identify the different stages of epilepsy using the EEG signal. The proposed method achieves 100% accuracy, sensitivity and specificity in 8 out of 9 scenarios. Also the proposed algorithm is resistant to Gaussian noise up to 0 decibels. The results show that using the proposed algorithm to identify different epileptic stages has a higher success rate than other similar methods.
کلیدواژهها [English]
- EEG
- Epilepsy
- Seizure
- Sparse Representation-based Classification
- Dictionary Learning