Beynin elektrik sinyallerine (EEG) dayalı otizmin otomatik tespiti

Erken tarama, Otizm Spektrum Bozukluğu (OSB) olan çocuklar için etkili müdahale ve rehabilitasyonun önemli bir parçasıdır. Gerçek zamanlı ve hassas izleme sağlayan Elektroensefalografi (EEG) sinyalleri, bu çalışmada ASD teşhisi için önerilen iki yöntemin geliştirilmesinde kullanılmıştır. 19 kanallı uyku EEG kayıtları kullanılarak 52 örnekten (22 ASD'li ve 30 kontrol) oluşan bir veri seti toplanmıştır. Yöntem 1: Bu yöntem, beynin sol ve sağ yarım küreleri arasındaki enerji farklarını kullanmıştır. Ön işleme adımları, azalma, bant geçiren filtreleme (< 0,5 Hz ve > 49 Hz istenmeyen frekansları reddetmek için), artefakt alt alanı yeniden yapılandırma ve genlik normalizasyonunu içermiştir. EEG sinyalleri beş frekans bandına ayrılmış ve her yarım küre için tepe kanal zarfı hesaplanmıştır. Maksimum, ortalama ve minimum enerji değerleri gibi özellikler, %12,5-%87,5 oranında değişen örtüşme oranları ile kayan pencere yöntemi kullanılarak çıkarılmıştır. Destek Vektör Makinesi (DVM) sınıflandırıcıları (Doğrusal, RBF ve Kuadratik çekirdekler) kullanılarak en iyi performans, maksimum enerji özellikleriyle DVM -D kullanılarak teta bandında elde edilmiştir: doğruluk %91,7, duyarlılık %91,4 ve F1 ölçüsü %91,6. Yöntem 2: Bu yaklaşımda, Irak ve Polonya'dan EEG verilerini otomatik şekilde analiz etmiştir. Ön işleme, gürültü giderme (< 0,5 Hz ve > 49 Hz istenmeyen frekansları bastırmak için) ve artefakt alt alanı yeniden yapılandırmayı içermiştir. EEG kanal güç spektral yoğunluğu özellikleri ve beyin topografya haritaları, derin özellik çıkarıcılar (örneğin AlexNet, GoogLeNet) kullanılarak işlenmiştir. Özellik seçimi için ANOVA uygulanmış, ardından DVM ve Doğrusal Ayırıcı Analiz (DAA) ile sınıflandırma yapılmıştır. Alfa bandı en iyi performansı göstermiştir. Doğruluk, Irak için %98 ve standart sapma (SS) %2,3'e ulaştı (GoogLeNet + ANOVA + DVM-D) ve Polonya için %96,5 doğruluk ile %3,6 SS (AlexNet-FC6 + ANOVA + DVM-D) olarak elde edilmiştir. Her iki yöntem de, EEG tabanlı sistemlerin düşük maliyetli ve doğru tanı araçları olarak potansiyelini vurgulamakta ve sağlık profesyonellerine OSB teşhisinde değerli bir karar destek mekanizması sunmaktadır.