فایل ورد کامل  بهینه ‌سازی تشخیص صرع مبتنی بر انرژی سیگنال الکتروانسفالوگرافی با استفاده از الگوریتم ژنتیک

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل  بهینه ‌سازی تشخیص صرع مبتنی بر انرژی سیگنال الکتروانسفالوگرافی با استفاده از الگوریتم ژنتیک،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۶ صفحه

.  نتیجه‌گیری و مطالعات آتی
در این مقاله، روشی برای تشخیص حملات صرعی مبتنی بر انرژی سیگنال الکتروانسفالوگرافی ارائه شده است که پارامترهای آن با استفاده از الگوریتم ژنتیک بهینه شده‌اند.
برای شروع، ما بررسی کردیم که چگونه وقوع حمله بر روی انرژی سیگنال‌های مغزی تأثیر می‌گذارد، و نشان دادیم که در حین حمله، انرژی سیگنال به میزان قابل‌توجهی افزایش می‌یابد و این موضوع با پنجره طولانی‌مدت سیگنال به نام پس‌زمینه، شناخته می‌شود. این بررسی نشان می‌دهد که می‌توان از انرژی برای تشخیص اتوماتیک حمله صرعی استفاده کرد و الگوریتمی ایجاد کرد که دو پنجره شامل پیش‌زمینه کوتاه‌مدت با پس‌زمینه طولانی‌مدت را مقایسه کند و بر اساس  تفاوت انرژی بین دو پنجره پیش‌زمینه متوالی، وقوع حمله را تشخیص دهد. با‌ این‌حال، این الگوریتم دارای هشت پارامتر است که برآورد دستی مقادیر آن‌ها بسیار دشوار است و هیچ محاسبه پزشکی برای تعیین مقدار همه آنها وجود ندارد. به همین‌دلیل، تصمیم گرفتیم تمام این پارامترها را در یک کروموزوم دوتایی با رمزدهی گری رمزگذاری کنیم تا الگوریتم ژنتیک بتواند افرادی را بررسی کند و در نهایت به تنظیمات پارامتر مناسب برای تشخیص صرع دست یافتیم.

عنوان انگلیسی: Optimizing EEG Energy-based Seizure Detection using Genetic Algorithms~~en~~

VII. CONCLUSIONS AND FUTURE WORK

In this paper we have presented an approach for energybasedseizure detection using EEG signals, whose parametershave been optimized using genetic algorithms.To start with, we have explored how seizures affect theenergy of EEG signals, showing that a significantly higherenergy is achieved during a seizure, which contrasts witha long-term window of the signal, which we identify asthe background. This fact suggests that energy can be usedfor automatic seizure detection, and an algorithm has beendeveloped which compares two windows, a short foregroundwith a much larger background, in order to detect a seizurein the foreground based on the difference of energy betweenboth windows.However, this algorithm has eight parameters whose valuesare difficult to estimate by hand, and there are no medical ruleof-thumbfor assigning a value to all of them. For this reason,we have decided to encode all these parameters in a binarychromosome with Gray encoding so that genetic algorithmscan evolve the individuals, eventually achieving a parameterssetup which is suitable for proper seizure detection.

$$en!!