تشخیص خستگی ذهنی با طبقه بندی الگوهای ارتباطات عملکردی استخراج شده ازسیگنال EEG با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق

  • سال انتشار: 1396
  • محل انتشار: بیست و چهارمین کنفرانس ملی و دومین کنفرانس بین المللی مهندسی‌ زیست پزشکی ایران
  • کد COI اختصاصی: ICBME24_004
  • زبان مقاله: فارسی
  • تعداد مشاهده: 657
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

جواد سلیمانی

دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی پزشکی، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه تربیت مدرس

فواد قادری

آزمایشگاه تعامل انسان و کامپیوتر، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه تربیت مدرس

چکیده

تشخیص به موقع خستگی ذهنی در کارها و فعالیتهایی که از حساسیت زیادی برخوردار هستند و نیاز به هوشیاری کامل دارند دارای اهمیت فوق العاده ای می باشد. در این تحقیق، با هدف ارائه مدلی برای تشخیص به موقع خستگی ذهنی، الگوهای ارتباطات عملکردی مغزیدر حالتهای هوشیاری و خستگی مورد استفاده قرار گرفته اند. برای تشخیص خستگی ذهنی الگوهای ارتباطی را با روش MSC به دست آوردیم و به عنوان ویژگی وارد طبقه بند کردیم. همچنین با استفاده از معیار کندال تائو قدرت تفکیک ویژگیها را اندازه گیری کردیم و ویژگی هایی که قدرت تفکیک بالاتری داشتند به عنوان ویژگیهای افتراقی برای طبقه بندی مورد استفاده قرار گرفت. برای طبقه بندی از طبقهبند SVM غیر خطی با تابع پایه ی شعاعی و نیز از شبکه عصبی عمیق AlexNet استفاده شد. ارزیابی مدل با استفاده از مجموعه داده EEG واقعی و روی مجموعه کامل ویژگیها و مجموعه ویژگیهای افتراقی در دو حالت بین شخصی و درون شخصی انجام شده است. بالاترین دقت، در حالت ارزیابی بین شخصی (%73.33) و در حالت ارزیابی درون شخصی((%98.87 برای مجموعه ویژگی های افتراقی و با استفاده از شبکه AlexNet بهدست آمد.

کلیدواژه ها

خستگی ذهنی، ارتباطات مغزی، الگوریتمهای یادگیری عمیق، اندازه مربع همدوسی (MSC)، ویژگیهای افتراقی

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.