Elektroensefalografik sinyaller kullanarak alkolikleri tespit etmek için basit bir yaklaşım

Elektroensefalografi, beyin tarafından oluşturulan elektriksel aktiviteleri okuyan bir medikal görüntüleme tekniğidir. Bu çalışmada, alkolik ve kontrollerden elde edilen elektroensefalografik (EEG) sinyaller analiz edilmiştir. İşlenmemiş EEG sinyalleri 8-30 Hz bant geçiren filtre ile filtrelenmişir. EEG denemelerinin [-1,1] aralığındaki normalizasyonu filtrelenmiş EEG sinyallerine uygulanarak yapılmıştır. Standart 10-20 elektrot sisteminden (19 kanallı) en yüksek göreli entropili ve en düşük ortak bilgili sekiz kanal çifti belirlemek için göreli entropi ve ortak bilgi uyguladık. Alkolik ve kontrollerin sınıflaması için daha yüksek doğruluk veren beş kanal çıkarıldı. Eğitim ve test veri setlerinini özellik vektörleri, bu beş kanalın varyanslarının art arda sıralanmasıyla elde edildi. Kanal seçimi için göreli entropi uygulandığında, %80,33 doğruluk Mahalanobis uzaklık metriği ile K-en yakın komşu sınıflayıcısı ile elde edildi. Kanal seçimi işlemi için ortak bilgili, öklit uzaklık metriği ile K-en yakın komşu sınıflayıcısı %82,33 doğruluk sağladı. Eğitim ve test özellik vektörlerini oluşturmak için skewness ve kurtosis olasılık dağılım ölçüleri kullanıldı ve bunların sınıflama performansları değerlendirildi. Son olarak, sonuçlarımızı bilinen bir özellik çıkarım metodu ile karşılaştırmak için, Bilinen Uzaysal Filtreler algoritması özellik çıkarmak amacıyla EEG veri setine uygulandı ve sonuçlar bu çalışmada kullanılan metodlarla karşılaştırıldı. Deneysel analizin sonuçları alkolik tespit etmek için tatminkar ve alkolizme olan genetik yatkınlık çalışmasında faydalı olabilir.