رسالة في كلية العلوم البنات تدرس تشخيص ومراقبة مرض الصرع عن بعد عباس الجبوري جرت في كلية العلوم للبنات / قسم الحاسوب مناقشة رسالة الماجستير للطالبة ريام فيصل مجيد عن رسالتها الموسومة : تصنيف EEG لمرض الصرع بالاعتماد على تعلم الاله في حوسبة الحافة / الضباب لمراقبة المريض عن بعد Classification of Epilepsy EEG Signal based on Machine Learning in Edge/Fog Computing for Remote Patient Monitoring وقالت الباحثة في هذه الرسالة، تم اقتراح نظام على مستويين للكشف عن نوبات الصرع لمراقبة المرضى عن بعد في شبكات IoMT القائمة على حوسبة الحافة/الضباب. يعمل النظام المقترح على مستويين في شبكة IoMT: بوابات الحافة والضباب. عند بوابة الحافة، يتم استخدام طريقة تقليل البيانات القائمة على اقتراح استخراج الميزات المستندة إلى مجال التردد الزمني وترميز هوفمان. يهدف الجمع بين تحويل فورييه قصير الأمد (STFT) ومصفوفة التواجد المشترك للمستوى الرمادي (GLCM) وترميز هوفمان (HE) الذي يتم تطبيقه بواسطة النظام المقترح إلى استخراج ميزات مفيدة من إشارات تخطيط كهربية الدماغ (EEG) وضغطها قبل إرسالها إلى بوابة الضباب. بعد ذلك، يتم اقتراح نموذج التعلم الآلي القائم على اتخاذ القرار وتنفيذه في بوابة الضباب باستخدام البيانات المرسلة من بوابة الحافة لتحديد حالة المريض وتقديم القرار المناسب للكادر الطبي. وبينت الطالبة تم إجراء العديد من التجارب باستخدام مجموعة بيانات جامعة بون المتاحةBonn University Dataset . وكذلك اضافت ان النتائج اظهرت ان النظام المقترح يقلل بشكل كبير من البيانات المرسلة من حيث نسبة الضغط وتوفير المساحة ودقة اتخاذ القرار. توفر النظام المقترح نسبة ضغط جيدة مقارنة بطريقة HE. يوفر نهج النظام المقترح مستوى مناسبًا من الدقة لكل من التصنيفات الثنائية والمتعددة، ويتفوق على أحدث التقنيات حقق دقة 100% و 97% في التصنيفات الثنائية والمتعددة، على التوالي.
نشر بواسطة: زهراء عبود احمد
تاريخ: 02/02/2024
تاريخ: 15/01/2024
تاريخ: 08/11/2023
تاريخ: 24/10/2023
تاريخ: 14/10/2023