سامانه ‏های غیرخطی در مهندسی برق

سامانه ‏های غیرخطی در مهندسی برق

تحلیل آثار محرومیت از خواب بر پایه‌ی ویژگی‌های غیرخطی آنتروپی استخراج شده از سیگنال‌های الکتروانسفالوگرام

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
دانشگاه صنعتی سهند
چکیده
امروزه محرومیت از خواب به‌عنوان یک مسئله فراگیر بر سلامت جسمی و روحی انسان تأثیرگذار است. در این پژوهش، با استفاده از سیگنال‌های الکتروانسفالوگرام ثبت شده از ۳۰ شرکت‌کننده در دو حالت خواب کامل و محروم از خواب و با چشم‌باز و چشم‌بسته، به مطالعه اثرات محرومیت از خواب برعملکرد مغز و همچنین تشخیص آن پرداخته شده است. از داده‌های ثبت شده ویژگی‌های خطی نظیر توان سیگنال و ویژگی‌های غیرخطی نظیر آنتروپی‌های شنون، رنی، جای‌گشت و نمونه استخراج شده است. از روش‌های رتبه‌بندی ویلکاکسون و الگوریتم PCA جهت انتخاب ویژگی‌های برتر به‌همراه طبقه‌بندهای دوکلاسه KNN، SVM و درخت تصمیم استفاده گردیده است. به‌منظور بررسی اثرات محرومیت از خواب، به‌کمک الگوریتم sLORETA نگاشت نقشه مغز در ویژگی‌ها محاسبه و ترسیم شده است. براساس نتایج این تحقیق، بهترین عملکرد مربوط به طبقه‌بند درخت تصمیم با 100 ویژگی برتر و صحت و دقتی به‌ترتیب برابر با 99.0 و 99.8 درصد است. همچنین با مقایسه نقش ویژگی‌های خطی و غیرخطی، مشخص گردید در مسئله این تحقیق ویژگی‌های غیرخطی نقشی بسیار موثر در طبقه‌بندی ایفا می‌کنند. نگاشت ویژگی‌ها در نواحی مختلف مغز نشان‌دهنده بروز تغییرات محسوس در میزان توجه، تمرکز، تصمیم‌سازی و فعالیت‌های بینایی و حرکتی افراد پس از محرومیت از خواب است.
کلیدواژه‌ها

[16] ZHANG, Jian, et al, "Image restoration using joint statistical modeling in a space-transform domain", IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol.24, no.6, pp.915-928, 2014.
[17] Jiang, Jielin, Lei Zhang, and Jian Yang, "Mixed noise removal by weighted encoding with sparse nonlocal regularization", IEEE transactions on image processing, vol.23, no.6, pp. 2651-2662, 2014.
Diagnosis using non-linear univariate and multivariate EEG measurements: a preliminary study," Physical and engineering sciences in medicine, vol. 43, no. 2, pp. 577-592, 2020.
[16] in Shannon, Claude Elwood. "A mathematical theory of communication." The Bell system technical journal 27.3 (1948): 379-423., ed.
[17] H. Sohn et al., "Linear and non-linear EEG analysis of adolescents with attention-deficit/hyperactivity disorder during a cognitive task," Clinical Neurophysiology, vol. 121, no. 11, pp. 1863-1870, 2010.
[18] J. S. Richman and J. R. Moorman, "Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy," American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology, vol. 278, no. 6, pp. H2039-H2049, 2000.
[19] Y. Song and P. Liò, "A new approach for epileptic seizure detection: sample entropy based feature extraction and extreme learning machine," Journal of Biomedical Science and Engineering, vol. 3, no. 06, p. 556, 2010.
[20] J. S. Richman and J. R. Moorman, "Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy," American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology, 2000.
[21] A. Rényi, Probability theory. Courier Corporation, 2007.
[22] M. Borowska, "Entropy-based algorithms in the analysis of biomedical signals," Studies in Logic, Grammar and Rhetoric, vol. 43, no. 1, pp. 21-32, 2015.
[23] in Borowska, Marta. "Entropy-based algorithms in the analysis of biomedical signals." Studies in Logic, Grammar and Rhetoric 43.1 (2015): 21-32., ed.
[24] C. Bandt and B. Pompe, "Permutation entropy: a natural complexity measure for time series," Physical review letters, vol. 88, no. 17, p. 174102, 2002.
[25] I. T. Jolliffe and J. Cadima, "Principal component analysis: a review and recent developments," Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, vol. 374, no. 2065, p. 20150202, 2016.
[26] S. Shilaskar and A. Ghatol, "Feature selection for medical diagnosis: Evaluation for cardiovascular diseases," Expert Systems with Applications, vol. 40, no. 10, pp. 4146-4153, 2013.
[27] M. P. Fay and M. A. Proschan, "Wilcoxon-Mann-Whitney or t-test? On assumptions for hypothesis tests and multiple interpretations of decision rules," Statistics Surveys, vol. 4, no. none, pp. 1-39, 39, 2010.
[28] M. Öner and İ. Deveci Kocakoç, "JMASM 49: a compilation of some popular goodness of fit tests for normal distribution: their algorithms and MATLAB codes (MATLAB)," Journal of Modern Applied Statistical Methods, vol. 16, no. 2, 2017.
[29] V. Vapnik, "Pattern recognition using generalized portrait method," Automation and remote control, vol. 24, pp. 774-780, 1963.
[30] F. Lotte, "Study of electroencephalographic signal processing and classification techniques towards the use of brain-computer interfaces in virtual reality applications," INSA de Rennes, 2008.
[31] M. Heyden, "Classification of EEG data using machine learning techniques," 2016.
[32] Y.-Y. Song and L. Ying, "Decision tree methods: applications for classification and prediction," Shanghai archives of psychiatry, vol. 27, no. 2, p. 130, 2015.
[33] R. D. Pascual-Marqui, "Standardized low-resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA): technical details," Methods Find Exp Clin Pharmacol, vol. 24, no. Suppl D, pp. 5-12, 2002.
[34] http://www.uzh.ch/keyinst/loreta.

  • تاریخ دریافت 22 تیر 1404
  • تاریخ اولین انتشار 22 تیر 1404
  • تاریخ انتشار 01 فروردین 1401