فایل ورد کامل تجزیه و تحلیل EEG خودکار صرع: بررسی

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 تجزیه و تحلیل EEG خودکار صرع: بررسی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۴۶ صفحه

۴ نتیجه‌گیری
سیگنال‌های الکتروانسفالوگرام را می‌توان به طور مؤثر در بررسی حالات ذهنی و بیماری‌های مرتبط با مغز بکار برد. موضوعات ذاتی مربوط به سیگنال الکتروانسفالوگرام این است که سیگنال، ماهیت بسیار غیرخطی دارد و تفاسیر بصری آن تحت تأثیر تغییرات بین مشاهده‌گر کسل‌کننده و ذهنی هستند. ما تکینک‌های تحلیل سیگنال متعددی نظیر روش‌های خطی، دامنه فرکانس، زمان – فرکانس و غیرخطی را در این نقد و بررسی معرفی کرده‌ایم تا بتوانیم در تحلیل هر چه بهتر سیگنال‌های الکتروانسفالوگرام به محققان کمک کنیم. تمرکز اصلی ما در این مطالعه بر شناسایی بیماری صرع قرار داشت. صرع نوعی اختلال عصبی است که به دلیل ماهیت ناگهانی و نامشخص بروز آن می‌تواند باعث ناراحتی جدی بیماران شود. جنبه خوب این بیماری این است که با داروهای ضد صرع قابل درمان می‌باشد. سیستم خودکار شناسایی ماهیت حملات در مرحله اولیه (اینترایکتال) و دسته‌بندی مراحل عادی، اینترایکتال و ایکتال می‌تواند با جلوگیری از وقوع حمله به بهبود کیفیت زندگی کمک نماید.

عنوان انگلیسی:Automated EEG analysis of epilepsy: A review~~en~~

۴ Conclusions

EEG signals can be used effectively to study the mental states and ailments related to the brain. The inherent issues with the EEG signal are that it is highly nonlinear in nature and its visual interpretations are tedious and subjective prone to inter-observer variations. To help researchers better analyze EEG signals, we have presented various signal analysis techniques such as linear, frequency domain, time–frequency, and nonlinear methods in this review. Our key focus in this review was on epilepsy detection. Epilepsy is a neurological disorder that can cause serious discomfort to the patients due to its abrupt and uncertain nature of presentation. A good side of it is that it is treatable with antiepileptics. An automated system to detect the nature of the seizures at early stage (interictal) and to classify normal, interictal, and ictal states can help improving the quality of life by preventing its occurrence. In this regard, we have summarized the findings of many automated epilepsy activity classification techniques that use EEG as the base signal.

$$en!!