سیگنال‌های زیستی مختلف شامل EEG، EOGو EMGبه منظور تشخیص اختلالات خواب در آزمایشگاه‌های خواب ثبت می‌شوند. تحلیل اطلاعات ثبت شده در زمان خواب به‌وسیله متخصص خواب، به صورت شهودی انجام می‌شود. طبقه‌بندی شهودی مراحل خواب به دلیل طولانی بودن ثبت‌ها، کار زمان‌بر و خسته کننده‌ای است. تحلیل خودکار خواب می‌تواند این امر را تسهیل کند. مهم‌تر...

سیگنال های زیستی مختلف شامل eeg، eogو emgبه منظور تشخیص اختلالات خواب در آزمایشگاه های خواب ثبت می شوند. تحلیل اطلاعات ثبت شده در زمان خواب به وسیله متخصص خواب، به صورت شهودی انجام می شود. طبقه بندی شهودی مراحل خواب به دلیل طولانی بودن ثبت ها، کار زمان بر و خسته کننده ای است. تحلیل خودکار خواب می تواند این امر را تسهیل کند. مهم ترین گام برای طبقه بندی خودکار مراحل خواب، استخراج ویژگی های مناسب ...

در سال‌های اخیر، استفاده از روشی هوشمند برای تشخیص خودکار مراحل خواب در کاربردهای پزشکی، برای کاهش حجم کار پزشکان در تجزیه و تحلیل داده‌های خواب از طریق بازرسی بصری، یکی از چالش‌های مهم به حساب می‌آید. در این مقاله، الگوریتمی مبتنی بر EEG تک‌کاناله برای شناسایی خودکار مراحل خواب، با استفاده از تبدیل موجک گسسته و مدل ترکیبی الگوریتم تبرید و شبکه‌ی عصبی ارائه می‌شود. سیگنال با استفاده از تبدیل مو...

طبقه‌بندی کردن خودکار مراحل خواب به منظور تشخیص دادن به موقع اختلالات و مطالعات مرتبط با خواب امری ضروری است. در این مقاله الگوریتمی مبتنی بر EEG تک کاناله برای شناسایی خودکار مراحل خواب با استفاده از تبدیل موجک گسسته و مدل ترکیبی الگوریتم کلونی مورچگان و نیز شبکه عصبی مبتنی بر طبقه‌بند RUSBoost ارائه می‌شود. سیگنال با استفاده از تبدیل موجک گسسته به 4 سطح تجزیه‌ شده و ویژگی‌های آماری از هر یک ا...

خواب سالم نقش مهمی در زندگی روزانه افراد دارد، چرا که در عملکرد کاری، ارتباط با دیگران، حالات اخلاقی و ذهنی آن ها تأثیرگذار است. یکی از اقدامات مهم در تشخیص مشکلات بالقوه ی خواب، طبقه بندی خودکار مراحل خواب است. طبقه بندی مراحل خواب به صورت دستی که توسط افراد خبره صورت می گیرد، کاری بسیار بغرنج و زمان بر است. در این پایان نامه، پیشنهادی نو برای بهبود عملکرد طبقه بندی خودکار مراحل خواب ارائه شده...

استفاده از روشی هوشمند برای تشخیص خودکار مراحل مختلف صرعی در کاربردهای پزشکی، برای کاهش حجم کار پزشکان در تجزیه‌وتحلیل داده‌های صرع با بازرسی بصری، یکی از چالش‌های مهم در سال‌های اخیر محسوب می‌شود. یکی از مشکلات شناسایی خودکار مراحل مختلف صرعی، استخراج ویژگی‌های مطلوب است؛ به‌گونه‌ای که این ویژگی‌ها بتوانند بیشترین تمایز را بین مراحل مختلف صرعی ایجاد کنند. فرآیند یافتن ویژگی‌های مناسب، عموماً ام...