بحث متقدم
ترتيب حسب
فلترة حسب
الصرع هو اضطراب عصبي مزمن يحدث في الدماغ، و يصيب ما يقارب 2% من سكان العالم، حيث يواجه المرضى الكثير من الصعوبات في الحياة اليومية بسبب حدوث النوبات. تستخدم إشارات التخطيط الكهربائي للدماغ (EEG) في الكشف الآلي لحدوث نوبات الصرع, EEG لديها خصائص غ ير خطية و غير ثابتة. في هذا البحث قمنا بالكشف الآلي عن نوبات الصرع من إشارات EEG لفروة الرأس باستخدام التحويل المويجي المتقطع DWT من المستوى 5 لتحليل الإشارة و استخراج المميزات الإحصائية مثل (الحد الأقصى، الحد الأدنى، المتوسط، متوسط الطاقة، الانحراف المعياري، النسبة بين متوسط القيم) و استخدمت الشبكات العصبونية ANN من أجل التصنيف و حقق نظام الكشف المقترح دقة 89.85 % و حساسية 90.69 %، و خصوصية 89.1%.
إنّ كَون مطال إشارات التخطيط الكهربائي للدماغ EEG شديد الصّغر يجعل من الصعب التقاطها بدون التقاط الكثير من إشارات الضجيج (الناتجة عن العوامل الموجودة في الوسط المحيط) التي تؤثّر على إشارة تخطيط الدماغ الأصلية، و لذلك سيكون استخدام المرشحات ضرورة حتمي ة لحذف الضجيج و الحصول على إشارة صحيحة و واضحة. سنتطرق في هذه الدراسة لتصميم دارة إلكترونية بالاعتماد على متحكم صغري و مضخم تجهيزي Instrumentation Amplifier و مضخم عملياتي Operational Amplifier تقوم بثلاث عمليات أساسية، هي استقبال إشارات تخطيط كهربائي من رأس (دماغ) المريض ثم تحويلها من الشكل التشابهي إلى الشكل الرقمي، ثم إرسال الإشارة الرقمية الناتجة إلى مجموعة مكونة من ثلاثة مرشحات رقمية. كما سنتطرق لتصميم ثلاثة مرشحات رقمية ذات استجابة إهليلجية Elliptic Response قابلة للاستخدام في الزمن الحقيقي للمساهمة في عملية ترشيح الضجيج المتراكب مع إشارات تخطيط الدماغ الكهربائية (التي تُظهِر حالة دماغ المريض) لتكون ضمن الجزء البرمجي المتمّم للجزء الداراتي في نظام التقاط هذه الإشارات. و في النهاية سنقوم بعرض طريقة استخدام الدارة الإلكترونية المصمّمة مع المرشحات الرقمية الثلاثة المصممّة و عرض النتائج و مناقشتها. تم استخدام البرنامج Eagle 6.6 لتصميم و رسم الدارة الإلكترونية، و البرنامج CodeVision AVR 3.12 لكتابة البرنامج المثبَّت على المتحكم الصغري، كما تم استخدام البرنامج Mathworks MATLAB 2014a لتصميم المرشحات الرقمية و الأداة Mathworks MATLAB 2014a Simulink لإجراء التجارب و الحصول على النتائج.