Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phương pháp mạng nơ-ron tích chập 1D và các phương pháp trích xuất đặc trưng cho việc phát hiện tự động căn bệnh tâm thần phân liệt
Tóm tắt
Tâm thần phân liệt là một rối loạn tâm thần phức tạp, đặc trưng bởi những ảo tưởng, ảo giác, lời nói không tổ chức, rối loạn tâm trạng và hành vi bất thường. Việc chẩn đoán sớm bệnh tâm thần phân liệt phụ thuộc vào sự biểu hiện của rối loạn này, các triệu chứng của nó rất phức tạp, đa dạng và không thể phân tách rõ ràng với các loại bệnh lý thần kinh khác. Do đó, việc chẩn đoán sớm là khá khó khăn. Một mô hình và quy trình chẩn đoán khách quan, hiệu quả và đơn giản là cần thiết cho việc chẩn đoán tâm thần phân liệt. Các mô hình dựa trên điện não đồ (EEG) là một ứng cử viên mạnh mẽ để vượt qua những hạn chế này. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã đề xuất một giải pháp dựa trên EEG để chẩn đoán tâm thần phân liệt bằng cách sử dụng phương pháp mạng nơ-ron tích chập 1D và phương pháp multitaper. Đầu tiên, các tín hiệu EEG thô được phân đoạn và giảm nhiễu bằng phân tích thành phần chính nhiều quy mô. Sau đó, ba bộ đặc trưng khác nhau được trích xuất bằng các phương pháp trích xuất đặc trưng hàng đầu như periodogram, welch và multitaper. Hiệu suất của mỗi phương pháp trích xuất đặc trưng đã được so sánh. Cuối cùng, hiệu suất phân loại của các thuật toán máy vector hỗ trợ, cây quyết định, k hàng xóm gần nhất và mạng nơ-ron tích chập 1D đã được kiểm tra theo các tiêu chí đánh giá mô hình. Hiệu suất cao nhất đạt được với phương pháp multitaper và mạng nơ-ron tích chập 1D, với độ chính xác cao nhất là 98.76%. Kết quả của mô hình được tìm thấy với độ nhạy 0.991, độ chính xác 0.984, độ đặc hiệu 0.983, hệ số tương quan Matthews 0.975, điểm số f1 0.987 và thống kê kappa 0.975. Nghiên cứu này lần đầu tiên trình bày khung phương pháp multitaper và mạng nơ-ron tích chập 1D cho việc chẩn đoán tâm thần phân liệt. Hơn nữa, nghiên cứu này đã đạt được hiệu suất phân loại cao một cách thuyết phục cho việc chẩn đoán tâm thần phân liệt so với các phương pháp trong tài liệu liên quan.
Từ khóa
#tâm thần phân liệt #mạng nơ-ron tích chập 1D #điện não đồ #trích xuất đặc trưng #phát hiện tự độngTài liệu tham khảo
Galdino, L.B., Fernandes, T., Schmidt, K.E., Santos, N.A.: Altered brain connectivity during visual stimulation in schizophrenia. Exp. Brain Res. (2022). https://doi.org/10.1007/s00221-022-06495-4
Goshvarpour, A., Goshvarpour, A.: Schizophrenia diagnosis by weighting the entropy measures of the selected EEG channel. J. Med. Biol. Eng. (2022). https://doi.org/10.1007/s40846-022-00762-z
Ko, D.W., Yang, J.J.: EEG-Based schizophrenia diagnosis through time series image conversion and deep learning. Electronics (2022). https://doi.org/10.3390/electronics11142265
Whiteford, H.A., Ferrari, A.J., Degenhardt, L., Feigin, V., Vos, T.: The global burden of mental, neurological and substance use disorders: an analysis from the Global Burden of Disease Study 2010. PLoS ONE (2015). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0116820
Owens, S.J., Murphy, C.E., Purves-Tyson, T.D., Weickert, T.W., Shannon Weickert, C.: Considering the role of adolescent sex steroids in schizophrenia. J. Neuroendocrinol. (2017). https://doi.org/10.1111/jne.12538
Kahn, R., Sommer, I.E., Murray, R.M., Lindenberg, A.M., Weinberger, D.R., Cannon, T.D., O’Donovan, M., Correll, C.U., Kane, J.M., van Os, J., Insel, T.R.: Schizophrenia. Nat Rev. Dis. Primers (2015). https://doi.org/10.1038/nrdp.2015.67
Barros, C., Silva, C.A., Pinheiro, A.P.: Advanced EEG-based learning approaches to predict schizophrenia: promises and pitfalls. Artif. Intell. Med. (2021). https://doi.org/10.1016/j.artmed.2021.102039
Jahmunah, V., Oh, S.L., Rajinikanth, V., Ciaccio, E.J., Cheong, K.H., Arunkumar, N., Acharya, U.R.: Automated detection of schizophrenia using nonlinear signal processing methods. Artif. Intell. Med. (2019). https://doi.org/10.1016/j.artmed.2019.07.006
WeiKoh, J.E., Rajinikanth, V., Vicnesh, J., Pham, T.H., Oh, S.L., Yeong, C.H., Sankaranarayanan, M., Kamath, A., Bairy, G.M., Barua, P.D., Cheong, K.H.: Application of local configuration pattern for automated detection of schizophrenia with electroencephalogram signals. Expert. Syst. (2022). https://doi.org/10.1111/exsy.12957
Devia, C., Mayol-Troncoso, R., Parrini, J., Orellana, G., Ruiz, A., Maldonado, P.E., Egaña, J.I.: EEG classification during scene free-viewing for schizophrenia detection. IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil. Eng. (2019). https://doi.org/10.1109/TNSRE.2019.2913799
Naira, C.A.T., Alamo, C.J.L.: Classification of people who suffer schizophrenia and healthy people by EEG signals using deep learning. Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. (2019). https://doi.org/10.14569/IJACSA.2019.0101067
Aslan, Z., Akın, M.: Automatic detection of schizophrenia by applying deep learning over spectrogram images of EEG signals. Traitement du Signal (2020). https://doi.org/10.18280/ts.370209
Akbari, H., Ghofrani, S., Zakalvand, P., Sadiq, M.T.: Schizophrenia recognition based on the phase space dynamic of EEG signals and graphical features. Biomed. Signal Process. Control (2021). https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.102917
Barros, C., Roach, B., Ford, J.M., Pinheiro, A.P., Silva, C.A.: From sound perception to automatic detection of schizophrenia: an EEG-based deep learning approach. Front Psychiatry. (2022). https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.813460
de Miras, J.R., Ibáñez-Molina, A.J., Soriano, M.F., Iglesias-Parro, S.: Schizophrenia classification using machine learning on resting state EEG signal. Biomed. Signal Process. Control (2023). https://doi.org/10.1016/j.bspc.2022.104233
Aslan, Z., Akin, M.: A deep learning approach in automated detection of schizophrenia using scalogram images of EEG signals. Phys. Eng. Sci. Med. (2022). https://doi.org/10.1007/s13246-021-01083-2
Olejarczyk, E., Jernajczyk, W.: Graph-based analysis of brain connectivity in schizophrenia. PLoS ONE (2017). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0188629. Data from: https://doi.org/10.18150/repod.0107441.
Skoog, D. A., Holler, F. J., Crouch, S. R.: The signal-to-noise ratio. In: Principles of Instrumental Analysis, 6th edn, pp.110–27. Canada, Thomson Brooks/Cole. (2007)
Mukherjee, A., Kundu, P.K., Das, A.: A differential signal-based fault classification scheme using PCA for long transmission lines. J. Inst. Eng. (India) Ser. B (2021). https://doi.org/10.1007/s40031-020-00529-7
Singh, H.K., Munduri, Y.K., Yadav, A.B., Abhishek, S.T.R.: Distortion measurement to evaluate noise-free EEG signals through wavelet analysis. Int. Res. J. Modern. Eng. Technol. Sci. 4(5), 5686–5693 (2022)
Göker, H.: Automatic detection of migraine disease from EEG signals using bidirectional long-short term memory deep learning model. SIViP (2022). https://doi.org/10.1007/s11760-022-02333-w
Chowdhury, M.S.N., Dutta, A., Robison, M.K., Blais, C., Brewer, G.A., Bliss, D.W.: Deep neural network for visual stimulus-based reaction time estimation using the periodogram of single-trial EEG. Sensors (2020). https://doi.org/10.3390/s20216090
Li, M.W., Geng, J., Hong, W.C., Zhang, L.D.: Periodogram estimation based on LSSVR-CCPSO compensation for forecasting ship motion. Nonlinear Dyn. (2019). https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.01.078
Francis, M.N., Keran, M.P., Chetan, R., Krupa, B.N.: EEG-controlled robot navigation using hjorth parameters and welch-psd. Int. J. Intell. Eng. Syst. (2021). https://doi.org/10.22266/ijies2021.0831.21
Güneç, K., Kasim, Ö., Tosun, M., Büyükköroğlu, E.: Estimation of pain threshold from EEG signals of subjects in physical therapy using long-short-term memory deep learning model. Uludağ Univ. J. Fac. Eng. (2021). https://doi.org/10.17482/uumfd.883100
Ifeachor, E.C., Jervis, B.W.: Digital Signal Processing: A Practical Approach. Pearson Education, London (2002)
Wieczorek, M.A., Simons, F.J.: Minimum-variance multitaper spectral estimation on the sphere. J Fourier Anal Appl. (2007). https://doi.org/10.1007/s00041-006-6904-1
Shenfield, A., Howarth, M.: A novel deep learning model for the detection and identification of rolling element-bearing faults. Sensors. (2020). https://doi.org/10.3390/s20185112
Benedykciuk, E., Denkowski, M., Dmitruk, K.: Material classification in X-ray images based on multi-scale CNN. SIViP (2021). https://doi.org/10.1007/s11760-021-01859-9
Varga, D., Szirányi, T.: No-reference video quality assessment via pre-trained CNN and LSTM networks. SIViP (2019). https://doi.org/10.1007/s11760-019-01510-8
Salah, K.B., Othmani, M., Kherallah, M.A.: novel approach for human skin detection using convolutional neural network. Vis Comput. (2022). https://doi.org/10.1007/s00371-021-02108-3
Bai, S., Kolter, J. Z., Koltun, V.: An empirical evaluation of generic convolutional and recurrent networks for sequence modeling. arXiv (2018). https://doi.org/10.48550/arXiv.1803.01271
Ullah, I., Hussain, M., Aboalsamh, H.: An automated system for epilepsy detection using EEG brain signals based on deep learning approach. Expert Syst. Appl. (2018). https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.04.021
Ozcanli, A.K., Baysal, M.: Islanding detection in microgrid using deep learning based on 1D CNN and CNN-LSTM networks. Sustain. Energy Grids Netw. (2022). https://doi.org/10.1016/j.segan.2022.100839
Cantor, A.B.: Sample-size calculations for Cohen’s kappa. Psychol. Methods (1996). https://doi.org/10.1037/1082-989X.1.2.150
Buettner, R., Hirschmiller, M., Schlosser, K., Rössle, M., Fernandes, M., Timm, I.J.: High-performance exclusion of schizophrenia using a novel machine learning method on EEG data. In: 2019 IEEE International Conference on E-Health Networking, Application & Services (HealthCom), pp. 1–6. IEEE. (2019). https://doi.org/10.1109/HealthCom46333.2019.9009437
Phang, C.R., Noman, F., Hussain, H., Ting, C.M., Ombao, H.: A multi-domain connectome convolutional neural network for identifying schizophrenia from EEG connectivity patterns. IEEE J. Biomed. Health Inform. (2019). https://doi.org/10.1109/JBHI.2019.2941222
Racz, F.S., Stylianou, O., Mukli, P., Eke, A.: Multifractal and entropy-based analysis of delta band neural activity reveals altered functional connectivity dynamics in schizophrenia. Front. Syst. Neurosci. (2020). https://doi.org/10.3389/fnsys.2020.00049
Krishnan, P.T., Raj, A.N.J., Balasubramanian, P., Chen, Y.: Schizophrenia detection using multivariate empirical mode decomposition and entropy measures from multichannel EEG signal. Biocybernet. Biomed. Eng. (2020). https://doi.org/10.1016/j.bbe.2020.05.008
Buettner, R., Beil, D., Scholtz, S., Djemai, A.: Development of a machine learning based algorithm to accurately detect schizophrenia based on one-minute EEG recordings. In: Proceedings of the 53rd Hawaii International Conference on System Sciences, pp. 3216–3225 (2020)
Khare, S.K., Bajaj, V., Acharya, U.R.: SPWVD-CNN for automated detection of schizophrenia patients using EEG signals. IEEE Trans. Instrum. Meas. (2021). https://doi.org/10.1109/TIM.2021.3070608
Wu, Y., Xia, M., Wang, X., Zhang, Y.: Schizophrenia detection based on EEG using recurrent auto-encoder framework. arXiv:2207.04262 (2022). https://doi.org/10.48550/arXiv.2207.04262
Keihani, A., Sajadi, S.S., Hasani, M., Ferrarelli, F.: Bayesian optimization of machine learning classification of resting-state EEG microstates in schizophrenia: a proof-of-concept preliminary study based on secondary analysis. Brain Sci. (2022). https://doi.org/10.3390/brainsci12111497
Lillo, E., Mora, M., Lucero, B.: Automated diagnosis of schizophrenia using EEG microstates and deep convolutional neural network. Expert Syst. Appl. (2022). https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118236