تنبؤ النوبات الصرعية باستخدام شبكة LSTM ذات الطبقتين تعتمد على ميزات طيف EEG

ملخص الصرع هو اضطراب عصبي مزمن يؤثر على الروتين اليومي الطبيعي لمريض الصرع بسبب بداية النوبة المفاجئة. في عصر الرعاية الصحية الذكية، يمكن أن تساعد تقنيات التنبؤ بالنوبات الآلية المرضى وعائلاتهم والكوادر الطبية في التحكم وإدارة هذه النوبات. تقترح هذه الورقة نموذج شبكة LSTM بمستويين يعتمد على الميزات الطيفية للتنبؤ الآلي بالنوبات الصرعية باستخدام إشارات EEG متعددة القنوات على المدى الطويل. يستخدم هذا النموذج ميزات الطاقة الطيفية ومتوسط سعة الطيف لموجات دلتا وثيتا وألفا وبيتا وجاما لعدد 23 قناة من طيف EEG لهذه المهمة. في البداية، تم تقييم نماذج LSTM ذات الطبقة الواحدة وذات الطبقتين للشرائح EEG التي تتراوح مدتها بين 5-50 ثانية لـ 24 مريض صرع، حيث وُجد أن شرائح EEG التي مدتها 30 ثانية مفيدة للتنبؤ الدقيق بالنوبات باستخدام نموذج LSTM ذو الطبقتين. بعد ذلك، للتحقق من أداء هذه المصنف، تم تغذية الميزات الطيفية لشرائح EEG مدتها 30 ثانية إلى مصنفات الغابات العشوائية، شجرة القرار، أقرب الجيران، آلة دعم المُتجهات، وبيزي نايف، والتي تم تعزيزها بتقدير المعلمات القائم على البحث الشبكي. أخيرًا، تكشف نتائج المحاكاة التكرارية والمقارنة مع التقنيات الموجودة التي نُشرت مؤخرًا بشكل قاطع أن نموذج LSTM ذو الطبقتين المقترح مع ميزات طيف EEG هو تقنية فعالة للتنبؤ بالنوبات بدقة في الوقت الحقيقي بمتوسط دقة تصنيف يبلغ 98.14%، ومتوسط حساسية 98.51%، ومتوسط خصوصية 97.78%، مما يمكّن مرضى الصرع من التمتع بجودة حياة أفضل.