Brain Stroke Detection Using ANN Based On EEG Signals Using CNN ‎Path

محتوى المقالة الرئيسي

Riyadh Abdulhamza Al-Alwani
Kasim K. Abdalla
Farah Nabil Abbas

الملخص

تحدث السكتة الدماغية بسبب انسداد في الشريان الذي ينقل الدم المؤكسج إلى الدماغ. السكتة الدماغية الحادة هي السكتة الدماغية الأكثر شيوعًا. يمكن أن يكون الاكتشاف المبكر للسكتة الدماغية منقذاً لحياة المرضى. تخطيط كهربية الدماغ هو تقنية لتحليل الأنشطة الكهربائية الموجودة في الأجزاء المختلفة من الدماغ البشري، وباستخدام التتبع البصري، فإنه يسجل هذه الأنشطة. يوفر EEG قياسات فعالة من حيث التكلفة ومحمولة وعالية التردد ودقيقة مقارنة بأدوات مراقبة نشاط الموجات الدماغية الأخرى. يستخدم مخطط كهربية الدماغ لتشخيص متلازمة حساسية الاندروجين. في البحث المقترح، تم تطبيق الشبكة العصبية التلافيفية لتصنيف شدة السكتة الدماغية. في هذه الخوارزمية ، يتم حساب الكثافة الطيفية للطاقة (PSD) لإشارات مخطط كهربية الدماغ بناءً على الميزات المستخرجة من الشبكة العصبية الاصطناعية. ثم تم تدريب خريطة المعالم لتصنيف البيانات إلى أربع حالات بناءً على شدة السكتة الدماغية. بالنسبة لتحليل الأداء، تتم مقارنة الخوارزمية المقترحة مع الخوارزميات الموجودة، ويلاحظ أن دقة الخوارزمية المقترحة هي 98.3٪، وهي أفضل من الخوارزمية الموجودة للكشف عن السكتة الدماغية.

##plugins.themes.bootstrap3.displayStats.downloads##

##plugins.themes.bootstrap3.displayStats.noStats##

تفاصيل المقالة

القسم

Articles

كيفية الاقتباس

[1]
"Brain Stroke Detection Using ANN Based On EEG Signals Using CNN ‎Path", JUBES, م 31, عدد 1, ص 56–67, 2023, تاريخ الوصول: 25 يونيو، 2025. [مباشر على الإنترنت]. موجود في: https://mail.journalofbabylon.com/index.php/JUBES/article/view/4477

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.