0% Complete
English
صفحه اصلی
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Deep Learning and Fuzzy Entropy in Parkinson's Diagnosis: a Framework Based on Task-Based EEG Signals
نویسندگان :
Amir Hossein Tajarrod
1
Tania Hossein Khani
2
َAsghar Zarei
3
Mousa Shamsi
4
1- دانشکده مهندسی پزشکی، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران
2- دانشکده مهندسی پزشکی، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران
3- دانشکده مهندسی پزشکی، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران
4- دانشکده مهندسی پزشکی، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران
کلمات کلیدی :
Deep learning،Parkinson’s disease،EEG،Fuzzy entropy،LSTMFCN
چکیده :
Parkinson's disease (PD) is the second most common neurodegenerative disorder worldwide, characterized by reduced dopamine levels in the central nervous system. Electroencephalography (EEG) signals have emerged as a promising tool for diagnosing PD due to their non-invasive nature, low cost, and high temporal resolution. This paper proposes a framework for diagnosing PD in healthy individuals. The proposed framework involves the extraction of fuzzy entropy from sub-bands of wavelets, combined with deep learning networks to classify EEG signals obtained under an auditory oddball paradigm. The deep learning networks used in this study include the EEG Network (EEGNet), Residual Networks within EEG (ResNetEEG), EEG Transformer, and Long Short-Term Memory Fully Convolutional Network (LSTMFCN). Four classification scenarios were explored: healthy control (CTRL) vs. PD patients off medication (PD-OFF), CTRL vs. PD patients on medication (PD-ON), PD-ON vs. PD-OFF, and a multi-class. The results indicated that the ResNetEEG network achieved the best average accuracy of 99.78% for the CTRL vs. PD-OFF classification. In contrast, the LSTMFCN network demonstrated optimal performance for the other classifications, with average accuracies of 99.81% for CTRL vs. PD-ON, 99.38% for PD-ON vs. PD-OFF, and 99.85% for the multi-class scenario. Both the EEGNet and EEG Transformer networks also showed comparable performance. Even the ROC curves for these networks showed AUC values of 1.0, further confirming the effectiveness of the implemented networks. These results emphasize the significant potential of utilizing EEG-derived features and deep learning techniques for the accurate detection of PD across various clinical scenarios.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
کاربرد داربست زیستی سهبعدی در مدلسازی in vitro فیبروز کبدی ناشی از NAFLدرموش سوری نر نژاد C57BL/6
حدیثه شکری - امید وجدان دوست اهرابی
تاثیر کوته بینی مدیریتی بر عملکرد پایداری شرکت با تاکید بر هزینه های نمایندگی
رعنا شهدآور - مهدی پورعلی
بررسی تاثیر برند سازی شخصی و سرمایه انسانی استراتژیک بر عملکرد شرکتهای تولید فراورده های گوشتی استان اصفهان
علی فردوس مکان
مروری بر کاربرد هوش مصنوعی در شبکه های اجتماعی، فرصتها و چالش ها
سیدمحمد بیدکی - رضا آذربان - فاطمه بشارتی
Exponential sliding mode controller to track the human upper limb during Topspin Forehand in Table Tennis
Erfan Sedaghat - Seyyed Arash Haghpanah
رویکردهای مدیریت مالی با استفاده از فناوریهای هوشمند
حسن هاتف - سید محمد عالی نژاد - سید جبار عالی نژاد
A Comprehensive Review of Machine Learning Techniques for Automatic Skin Disease Detection
Mahdie Naseri - Azita Shirazipour - Seyed Javad Mirabedini
Ethical Challenges in the Use of Artificial Intelligence: Risks, Frameworks, and Responsible Innovation
Seyed Javad Roudehchi Tabrizi - Samar Goldouz
آمایش گردشگری مناطق ایران و هوش مصنوعی
محمدعلی فیض پور - مهدیه پیروی
ارائه الگوی استفاده از هوش مصنوعی در حسابرسی داخلی
مهناز ذابح غازانی
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2