0% Complete
صفحه اصلی
/
سی و سومین کنفرانس بین المللی مهندسی برق
Recurrence Quantification and Machine Learning: A Novel Approach for Parkinson’s Disease Diagnosis from EEG Signals
نویسندگان :
Asghar Zarei
1
Alireza Talesh Jafadideh
2
1- دانشگاه صنعتی سهند
2- دانشگاه تهران
کلمات کلیدی :
Parkinson's disease (PD)،Recurrence Quantification Analysis (RQA)،Electroencephalogram (EEG)،Machine Learning (ML)
چکیده :
Parkinson's disease (PD), the second most common neurodegenerative disorder globally, primarily involves deficiency of central nervous system dopamine. Hence, diagnosis of PD presents serious challenges and is usually a prolonged process without a standardized protocol. As a result, various studies have been conducted to find reliable biomarkers for PD. One such approach is through a characterization of EEG signal features. EEG records neuronal activity from electrodes placed on the skull, and with the advent of AI, EEG signal features have been incorporated into machine learning (ML) algorithms for assistance in automatically diagnosing neurological diseases. This suggests that EEG signals can be regarded as important biomarkers that may help discriminate PD patients from controls. In this study, we explore the potential of Recurrence Quantification Analysis (RQA) features calculated from EEG signals as biomarkers for PD. Based on publicly accessible data received from The Patient Repository for EEG Data + Computational Tools (PRED + CT), we analyzed EEG recordings of PD patients who were repeatedly submitted to auditory stimulation. We employed Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighborhood (KNN), and Random Forest algorithms for the classification procedure and utilized a 10-fold cross-validation method. The proposed model achieved an average accuracy of 95.72 % separating PD patients from healthy controls using the SVM classifier. This indicates that RQA features from the EEG signals could serve as promising biomarkers for PD.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
طراحی و پیادهسازی یک ماشین حالت محدود جهت محاسبة تابع مثلثاتی تانژانت معکوس مبتنی بر سری تیلور عقبرونده و با استفاده از دو واحد ضربکنندة DSP48-E بر روی تراشههای FPGA شرکت AMD-XILINX به صورت زمان متغیر
میثم هارونی - پیام سنائی
Finite-time consensus of multi-agent systems via event-triggered control
Mehdi Zamanian - Farzaneh Abdollahi - Seyyed Kamaleddin Yadavar Nikravesh
کاهش نویز و کلاتر در تصاویر رنگی داپلر اولترسوند
بهینا علیزاده - سید محمود سخایی
An Event-Triggered Robust Data-Driven Predictive Control with Transient Response Improvement
Amir Mehrnoosh - Mohammad Haeri
ترکیب الگوریتم بهینهساز ازدحام ذرات و شبکه عصبی همگشتی رزنت در مدلسازی و طراحی سطوح انتخابگر فرکانس فراکتالی
امین مزروعی آبکنار - مجتبی مداح علی - مرضیه نصیریان
Monte Carlo Analysis of Process Variations in Metal-Semiconductor-Metal Photodetectors for Nanophotonic Interconnects Application
Arash Qodratnama - Farshad Khunjush - Mohsen Raji
Bi-level Bidding Strategy of a Wind Power Producer Considering Local Intraday Demand Response Exchange Market
Ehsan Nokandi - Mostafa Vahedipour-Dahraie - Saeed Reza Goldani
Investigating the Effects of Adding Distributed Generation Resources to the Distribution Networks on their Protection System Performance
Morteza Abbasghorbani - Elham Vahed
طراحی کنترل کننده امن سیستمهای غیرخطی با استفاده از یادگیری تقویتی و بهینه سازی مجموع مربعات
حسین قلی زاده - احسان رضوی - سجاد پاک خصال - سعید شمقدری
بررسی تأثیر اجرای سازوکارهای بهره وری انرژی بر ظرفیت سنجی اقتصادی سیستم تأمین برق تجدیدپذیر برای ایستگاه های پایه مخابرات موبایل
بهروز عظیمی امینی - وحید محتشمی - حسین ابوترابی زارچی
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.0.4