دوره 79، شماره 10 - ( دی 1400 )                   جلد 79 شماره 10 صفحات 763-754 | برگشت به فهرست نسخه ها

XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Bagherzadeh S, Maghsoudi A, Shalbaf A. Detection of schizophrenia patients using convolutional neural networks from brain effective connectivity maps of electroencephalogram signals. Tehran Univ Med J. 2022; 79 (10) :754-763
URL: http://tumj.tums.ac.ir/article-1-11465-fa.html
باقرزاده سارا، مقصودی آرش، شالباف احمد. تشخیص بیماران اسکیزوفرنی با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی از تصاویر ارتباطات موثر مغزی سیگنال‌های چندکاناله الکتروانسفالوگرام. مجله دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی تهران. 1400; 79 (10) :763-754

URL: http://tumj.tums.ac.ir/article-1-11465-fa.html


1- گروه مهندسی پزشکی، دانشکده علوم و فناوری‌های پزشکی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
2- گروه مهندسی و فیزیک پزشکی، دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی، تهران، ایران. ، Shalbaf@sbmu.ac.ir
چکیده:   (454 مشاهده)
زمینه و هدف: اسکیزوفرنی یک اختلال روانی است و به شدت بر ادراک و روابط فردی تأثیر می‌گذارد. در حال حاضر تشخیص این بیماری با استفاده از تست‌های شناختی توسط روانپزشک انجام می‌شود که به شدت به تجربه و دانش وی وابسته است. هدف از این مطالعه طراحی یک چارچوب کاملاً خودکار برای تشخیص اسکیزوفرنی از روی سیگنال الکتروانسفالوگرام با استفاده از ارتباطات موثر مغزی و روش‌های یادگیری عمیق است.         
روش بررسی: در این مطالعه تحلیلی که از فروردین تا مهر 1400 در تهران به طول انجامیده است، سیگنال‌های الکتروانسفالوگرام 19 کاناله از 14 بیمار مبتلا به اسکیزوفرنی و 14 فرد سالم ثبت و پیش‌پردازش شده است. سپس، معیار ارتباطات موثر با استفاده از روش آنتروپی انتقالی، از سیگنال‌های الکتروانسفالوگرام تخمین زده شده و یک ماتریس ارتباطات نامتقارن 19×19 ساخته شده و با یک نقشه رنگی به‌عنوان یک تصویر نشان داده می‌شود. سپس این تصاویر ارتباطات موثر به‌عنوان ورودی پنج شبکه‌ عصبی کانولوشنی الکس‌نت، رزنت-50، شافل‌نت، اینسپشن و ایکسپشن برای تشخیص بیماران اسکیزوفرنی استفاده می‌شوند.
یافته‌ها: نتایج مطالعه نشان داده است، بالاترین میانگین صحت و نمره F برای طبقه‌بندی دو کلاس اسکیزوفرنی و سالم با استفاده از تصاویر مذکور از مدل شبکه اینسپشن، با مقادیر به‌ترتیب برابر با 52/96% و 89/95% در ارزیابی مستقل از فرد و 51/98% و 51/98% در ارزیابی متقابل با 10 دسته به‌دست آمده است.
نتیجه‌گیری: با اتکا به نتایج به‌دست آمده، مدل جدید ارایه شده می‌تواند کمک شایانی به روانپزشکان در تشخیص دقیق افراد اسکیزوفرنیا داشته باشد و احتمال خطا و بدنبال آن درمان نامناسب را کاهش دهد.
متن کامل [PDF 757 kb]   (192 دریافت)    
نوع مطالعه: مقاله اصیل |

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به مجله دانشکده پزشکی دانشگاه علوم پزشکی تهران می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2022 , Tehran University of Medical Sciences, CC BY-NC 4.0

Designed & Developed by : Yektaweb