0% Complete
English
صفحه اصلی
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
EEG-based Schizophrenia Detection Using Spectral, Entropy, and Graph Connectivity Features with Machine Learning
نویسندگان :
Nazila Ahmadi Daryakenari
1
Seyed Kamaledin Setarehdan
2
1- دانشکده برقوکامپیوتر، دانشگاه تهران
2- دانشکده برقوکامپیوتر، دانشگاه تهران
کلمات کلیدی :
Artificial Intelligence،Bandpower،EEG،Functional Connectivity،Graph Features،Machine Learning،Multiscale Permutation Entropy،Schizophrenia Detection
چکیده :
Schizophrenia is a serious mental disorder that changes the way people think, perceive, and manage daily life. Getting the diagnosis right is critical for proper treatment, but in practice it is often difficult. Current evaluations depend mostly on a clinician’s judgment, and the overlap of symptoms with bipolar disorder or major depression makes the task even harder. EEG offers a safe and noninvasive way to study brain activity, yet no single EEG feature has been reliable enough to stand on its own. This makes it important to look at integrative approaches that bring together different aspects of brain dynamics. In this study, we analyzed EEG features to distinguish patients with schizophrenia from healthy controls. Spectral power was measured across δ, θ, α, β, and γ bands. Temporal irregularity was measured with Multiscale Permutation Entropy (MPE), its first application to EEG in schizophrenia. Functional connectivity was estimated with the weighted Phase Lag Index in θ, α, and β bands, followed by the extraction of graph measures including global efficiency, clustering coefficient, characteristic path length, and mean strength. These features were used to train Random Forest, Multi-Layer Perceptron, and Support Vector Machine classifiers. Among the models, Random Forest achieved the most reliable performance, reaching 99.7% accuracy under stratified 5-fold validation and 99.6% under leave-one-subject-out validation. Feature analysis showed that connectivity in θ and α bands contributed most strongly to classification. Topographic maps of θ, α, and β activity also revealed regional group differences. Overall, the results suggest that combining spectral, entropy, and connectivity measures provides a robust framework for EEG-based detection of schizophrenia. Such integrative approaches may support the development of reliable biomarkers and bring EEG closer to practical use in psychiatric care.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
تاثیر عدم نقد شوندگی سهام بر خطر سقوط قیمت سهام با تاکید بر مالکیت مدیریتی
ناهیده شاهنده ننه کران - عرفان اصغرپور فخری وند
Biomechanical Contrast Between Native and Decellularized Triple-Negative Breast Tumors in Mice
Mohammad Javad Farjam - Saman Asadi - Ashkan Azimzadeh - Saeid Amanpour - AbdolMohammad Kajbafzadeh - Mohammad Ali Nazari
تبیین روابط بین استراتژی رقابتی ، توانمندی های بازاریابی و عملکرد سرمایهگذاری صادراتی با تکیه بر دیدگاه مبتنی بر منابع با استفاده از هوش مصنوعی
حسین بوذری
تاثیر هوش مصنوعی بر مدیریت منابع انسانی در صنعت
بهارک یادگار جمشیدی - آرزو صدری - عطا سید بادامی
بررسی رابطه بین توانایی مدیران و تاخیر قیمت سهام شرکتهای پذیرفتهشده در بورس اوراق بهادار تهران
حمیدرضا عزیزی
مطالعه ای بر نقش نوآوری و روش های فناوری اطلاعات (بلاک چین، اینترنت اشیا، حسابداری ابری، کلان داده) در کیفیت سیستم های اطلاعات حسابداری
فاطمه سپهوند - محمود همت فر
یادگیری تبدیل تصویر به کمک شبکههای مولد تخاصمی
امیر خاکپور
ساخت ومشخصه یابی هیدروژل بر پایه ژلاتین/صمغ عربی حاوی مقادیر مختلف آگارز به منظور کاربرد در ترمیم زخم
زهرا قاسمی - مهشید خرازیها
نگاهی جامع به مسئولیت اجتماعی و نقش برجسته آن در مدیریت سازمانها و بنگاههای تجاری
قاسم رحیمی ریگی - محسن رشیدی باغی - مهنام ملایی
MRI to SPECT Image Translation for Parkinson's Disease Diagnosis
Pegah Zandian PourEsfahani - Abolfazl Adib Almojahedi - Seyyede Zohreh Seyyed Salehi
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2