مقایسه عملکرد دو الگوریتم ادغام در سطح ویژگی و سیگنال در تفکیک سیگنال راه رفتن بیماران اسکلروز جانبی آمیوتروفیک از افراد سالم

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی،گروه مهندسی پزشکی، دانشگاه بین المللی امام رضا(ع)، مشهد،ایران

2 استادیار/گروه مهندسی پزشکی، دانشگاه بین المللی امام رضا (ع)، مشهد، ایران.

چکیده

بیماری اسکلروز جانبی آمیوتروفیک(Amyotrophic lateral sclerosis; ALS) یک بیماری عصبی عضلانی و شایع ترین بیماری نورون‌های حرکتی است. از آنجا که یکی از مهم‌ترین علائم اولیه بیماری، وجود اختلالات حرکتی است، بررسی اختلالات راه رفتن در کانون توجه بسیاری از محققان قرار گرفته است. هدف مطالعه حاضر، ارائه الگوریتمی مناسب برای تشخیص بیماری ALS می‌باشد. از داده‌های موجود در پایگاه فیزیونت استفاده شده است. این داده‌ها از 13 بیمار ALS و 16 فرد سالم جمع‌آوری شده است. در این تحقیق از دو روش ادغام برای ترکیب اطلاعات سیگنال‌های پای راست و چپ قبل از استخراج ویژگی(ادغام در سطح سیگنال) و پس از استخراج ویژگی(ادغام در سطح ویژگی) استفاده شده است. از ویژگی‌های غیرخطی کمی سازی سیگنال حرکتی راه‌رفتن افراد سالم و بیمار استفاده کردیم، که عبارتند از: لگاریتم انرژی، آنتروپی شانون، هیگوچی فراکتال، فراکتال کتز. سپس، با انجام آزمون آماری ویلکاکسون بر ویژگی‌های استخراجی، اقدام به یافتن تفاوت معنادار میان گروه‌ها نمودیم. برای تفکیک افراد ALS از گروه نرمال از طبقه‌بند ماشین بردار پشتیبان استفاده شد. الگوریتم پیشنهادی توانایی تشخیص بیماری ALS را با میانگین درصد صحت % 87 دارا می‌باشد. بیش‌ترین درصد صحت طبقه‌بندی با استفاده از ویژگی کتز بدست آمد که % 100می‌باشد. سیستم پیشنهادی مبتنی بر الگوریتم‌های ادغام نه تنها حجم محاسبات را کاهش می‌دهد، بلکه در ارائه نرخ‌‌های تفکیک نیز عملکرد بسیار خوبی دارد. این چارچوب می‌تواند راه را برای توسعه سیستم‌های تشخیصی ساده با عملکرد بالا در آینده بگشاید.

کلیدواژه‌ها


[1] D.W. Cleveland and J.D. Rothstein, “From Charcot to Lou Gehrig: deciphering selective motor neuron death in ALS,” Nature reviews Neuroscience, Vol. 2, No.11, pp. 806-819, 2001.
[2] B. Abedi, A. Abbasi, Y. Sarbaz and A. Goshvarpour, “Early Detection of Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) using the Gait Motor Signal Frequency Analysis,” Journal of Arak University of Medical Sciences, Vol.19, No.3, pp. 54-61, 2016.
[3] A. Duleep and J. Shefner, “Electrodiagnosis of motor neuron disease.” Physical medicine and rehabilitation clinics of North America, Vol. 24, No.1, pp.139-151, 2013.
[4] Y. Wu and L. Shi, “Analysis of altered gait cycle duration in amyotrophic lateral sclerosis based on nonparametric probability density function estimation,” Medical engineering & physics, Vol. 33, No.3, pp. 347-355, 2011.
[5] P. Ren, S. Tang, F. Fang, L. Luo, L. Xu, V. Bringasn, et al., “Gait Rhythm Fluctuation Analysis for Neurodegenerative Diseases by Empirical Mode Decomposition,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 64, No. 1, pp. 52-60, 2017.
[6] J. Hausdorff, A. Lertratanakul, M. Cudkowicz, A. Peterson, D.  Kaliton and A. Goldberger, “Dynamic markers of altered gait rhythm in amyotrophic lateral sclerosis,” Journal of applied physiology (Bethesda, Md. : 1985), Vol. 88, No.6, pp. 2045-2053, 2000.
[7] A. Goshvarpour and A. Goshvarpour, “Nonlinear analysis of human gait signals,” International Journal of Information Engineering and Electronic Business, Vol.4, No.2, pp. 15-21, 2012.
[8] B.S. Raghavendra and D. Narayana Dutt, “A note on fractal dimensions of biomedical waveforms,” Computers in Biology and Medicine, Vol. 39, No.11, pp. 1006-1012, 2009.
[9] S. Behbahani and A. Nasrabadi, “Processing of EEG Signal to Analyze the Relation of the Hypnotizability and Activation of Brain’s Hemispheres and Frontal-back Lobes in Hypnosis,” Iranian Journal of Biomedical Engineering, Vol. 4, pp. 53-64, 2010.
[10] A. Lesne, “Shannon entropy: a rigorous notion at the crossroads between probability, information theory, dynamical systems and statistical physics,” Mathematical Structures in Computer Science, Vol. 24, No. 3, p. e240311, 2014.
[11] J. Xi, M. Zhang and L. Jiang, “Analysis of tool wear condition based on logarithm energy entropy and wavelet packet transformation,” 2012 Third International Conference on Intelligent Control and Information Processing, 2012, pp. 22-25.
[12] A. Goshvarpour, A. Abbasi, A. Goshvarpour and S. Daneshvar, “A novel signal-based fusion approach for accurate music emotion recognition,” Biomedical Engineering: Applications, Basis and Communications, Vol. 28, No.6, p.1650040, 2016.
[13] H.B. Mann and D.R. Whitney, “On a Test of Whether one of Two Random Variables is Stochastically Larger than the Other,” Annals of Mathematical Statistics, Vol. 18, No.1, pp. 50–60, 1947.
[14] C, Cortes and V. Vapnik, “Support-vector networks,” Machine Learning, Vol. 20, No.3, pp. 273-297, 1995.
[15] O. Akgun, A. Akan, H. Demir and T.C. Akinci, “Analysis of Gait Dynamics of ALS Disease and Classification of Artificial Neural Networks,” Tehnički vjesnik, Vol. 25, No. Supplement 1, pp. 183-187, 2018.
[16] R. Selzler, J.R. Green and R. Goubran, “Neurodegenerative Disease Prediction Based on Gait Analysis Signals Acquired with Force-Sensitive Resistors,” In 2018 IEEE Life Sciences Conference (LSC), pp. 122-125, 2018.
[17] L. Sugavaneswaran, K. Umapathy, and S. Krishnan, “Ambiguity domain-based identification of altered gait pattern in ALS disorder,” Journal of Neural Engineering, Vol. 9, No.4, p. 046004, 2012.
[18] Y. Xia, Q. Gao and Q. Ye, “Classification of gait rhythm signals between patients with neuro-degenerative diseases and normal subjects: Experiments with statistical features and different classification models,” Journal of Biomedical Signal Processing and Control, Vol. 18, pp.254-262, 2015.
[19] Y. Xia, Q. Gao and Q. Ye, “A novel approach for analysis of altered gait variability in amyotrophic lateral sclerosis,” Medical & biological engineering & computing, Vol. 54, No.9, pp.; 1399-1408, 2016.
[20] P. Prabhu, A. Karunakar, H. Anitha and N. Pradhan, “Classification of gait signals into different neurodegenerative diseases using statistical analysis and recurrence quantification analysis,”  Journal of Pattern Recognition Letters, Vol. 139, pp. 10-16, 2020.
[21] E. Fernández and H.F. Jelinek, “Use of fractal theory in neuroscience: methods, advantages, and potential problems,” Methods (San Diego, Calif.), Vol. 24, No. 4, pp. 309-321, 2001.
[22] R. Rajaram, B. Castellani and A.N. Wilson, “Advancing Shannon entropy for measuring diversity in systems,” Complexity, Vol. 2017, p. 8715605, 2017.