0% Complete
فارسی
Home
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Improving Effectivity of repetitive Transcranial Magnetic Stimulation in Treatment of Amyotrophic Lateral Sclerosis by Designing New Protocol and Using Machine Learning
Authors :
Ali Abedi
1
Gholamreza Moradi
2
Reza Sarraf Shirazi
3
Mehran Jahed
4
1- دانشگاه صنعتی امیرکبیر(پلی تکنیک تهران)
2- دانشگاه صنعتی امیرکبیر(پلی تکنیک تهران)
3- دانشگاه صنعتی امیرکبیر(پلی تکنیک تهران)
4- دانشگاه صنعتی شریف، تهران، ایران
Keywords :
repetitive Transcranial Magnetic Stimulation (rTMS)،Machine Learning،Support Vector Machine (SVM)،Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS)،Electroencephalography (EEG)
Abstract :
Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is an effective and old technique of neuromodulation of neuropsychiatric diseases, however patient responses are variable. Finding effective biomarkers that can predict the response to treatment is a critical step in maximizing the therapeutic efficacy. EEG-based features, when integrated with machine learning, provide a promising strategy to the analyze of response. In this work, we explore the effectiveness of EEG-derived features in identifying rTMS responders and non-responders by means of a Support Vector Machine (SVM) model. This study involved 34 ALS patients recruited from a neurology clinic, divided into two groups: 18 received the new rTMS protocol (NP) and 16 followed the Old protocol (OP). Resting-state EEG was acquired in patients before rTMS. Extracted features by using signal processing methods were: time domain (mean amplitude, variance), frequency domain (band power, peak alpha frequency), nonlinear tests (Hjorth parameters, fractal dimension, Hurst exponent). These features were input into SVM classifier. classification performance of SVM model is high, with overall accuracy of 97.3% when using BP combined with ZCR and FD. The ROC curve, showed excellent discrimination between responders and non-responders, with an AUC of 0.99, indicating the stability of the selected features for predicting treatment response. High classification accuracy suggests that machine learning-based EEG analysis might be promising to provide a personalized guideline for rTMS new therapy protocol.
Papers List
List of archived papers
شناسایی پیشرانهای حسابداری مسئولیت اجتماعی شرکتی در ایران: بررسی عوامل مؤثر و چالشها
امیر محبی - فرزین رضایی - مهدی بشکوه - غلامرضا کردستانی
بررسی عملکرد سلولهای T در میکرومحیط تومور HGSOC با رویکرد توالییابی تکسلولی
زهرا زندی - روزبه عابدینی نسب
Evaluation of Mechanical and Biological Properties of PCL-coated Magnesium Scaffolds
Fatemeh Sharifabadi - Sayed Khatiboleslam Sadrnezhaad
یکپارچه سازی منابع و عملکرد شرکت از طریق قابلیت های سازمانی برای تحول دیجیتال
ناهیده شاهنده ننه کران - بیتا دلنواز
کاربردهای الگوریتم فراابتکاری ماهی پاککننده در اینترنت اشیا
زهرا ترتیبیان - علی اکبر نقابی
بررسی تاثیر اجتناب مالیاتی بر اهرم مالی و جریان نقدی
صفیه سلیمان نژاد - امید پایدار خیابانی - احمد شاهی - محمد هاشم نژاد سراجه لو
یک سامانه هوشمند پشتیبان تصمیم مبتنی بر چندعامل برای طبقهبندی انواع کسبوکار
حسن ضیافت
بررسی تاثیر اندازه شرکت بر رابطه حاکمیت شرکتی خوب و عملکرد شرکت
یعقوب اقدم مزرعه - اشرف عارف نژاد
Hybrid Active Learning–Driven Subset Dataset Selection Enables Near-Optimal Cardiac X-Ray Segmentation with Less Training Data
Sayna Jamaati - Masoud Noroozi - Hossein Arabi - Alireza Karimian
مروری بر روشهای هوشمند مدیریت فرسودگی لینکهای عمودی در شبکههای روی تراشه سهبعدی
سید محمد آذرشین - رضا فرشیدی - امین مهرانزاده
more
Samin Hamayesh - Version 42.5.2