تشخیص اسکیزوفرنی بر اساس سیگنال الکتروانسفالوگرام با استفاده از یادگیری عمیق

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشکده مهندسی کامپیوتر، پردیس فنی و مهندسی، دانشگاه یزد، یزد، ایران

2 گروه مهندسی برق، دانشکده مهندسی، دانشگاه فسا، فسا، ایران

چکیده

اسکیزوفرنی یک ناهنجاری در مغز است که در آن افراد واقعیت را غیر طبیعی تفسیر می‌کنند. این اختلال روانی با علائم رفتاری مانند توهم و بی‌نظمی گفتار مشخص می‌شود. سیگنال الکتروانسفالوگرام (EEG) اختلالات مغزی را نشان می‌دهد و به‌طور گسترده برای مطالعه بیماری‌های مغزی استفاده می‌شود. هدف این مقاله تشخیص خودکار اسکیزوفرنی از روی سیگنال EEG است. روش متداول در پژوهش‌ها، استخراج دستی ویژگی‌ها از سیگنال EEG است. از آنجا که الگوریتم‌های یادگیری عمیق توانایی استخراج خودکار ویژگی‌های مهم و طبقه‌بندی آنها را دارند، در این پژوهش به‌منظور استخراج ویژگی‌های مفیدتر، سیگنال EEG به یک شبکه عصبی عمیق بازگشتی کانولوشنی یازده لایه اعمال شده است. سیگنال‌های EEG جمع‌آوری شده در انیستیتو ورشو از 14 فرد سالم و 14 بیمار اسکیزوفرنی، در اینجا مطالعه شده است. مقدار میانگین معیارهای ارزیابی درستی مدل شامل Accuracy، Sensitivity، Specificity و PPV برای مدل پیشنهادی به‌ترتیب برابر 98.79%، .98.73%، 98.86%و 99.06% به‌دست آمد که بهبود عملکرد مدل پیشنهادی برای طبقه‌بندی بیماران اسکیزوفرنی و افراد سالم را در مقایسه با مدل‌های قبلی تایید می‌کند. مدل ارائه شده می‌تواند به‌عنوان یک ابزار تشخیصی به پزشکان برای تشخیص مراحل اولیه اسکیزوفرنی کمک کند

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Diagnosis of schizophrenia based on electroencephalogram signal using deep learning

نویسندگان [English]

  • Maryam alahyari 1
  • Fatemeh Jamshidi 2
1 Department of Computer Engineering, Faculty of Technical and Engineering, Yazd University, Yazd, Iran
2 Assistant Professor, Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Fasa University, Fasa, Iran
چکیده [English]

Schizophrenia is a disorder of the brain in which people misinterpret reality. This mental disorder is characterized by behavioral symptoms such as hallucinations and speech disorders. Electroencephalogram (EEG) signal indicates brain disorders and is widely used to study brain diseases. The aim of this article is to automatically detect schizophrenia based on the EEG signal. A common method in research is the manual extraction of features from the EEG signal. Because deep learning algorithms have the ability to automatically extract important features and classify them, in this study, in order to extract more useful features, the EEG signal was applied to an eleven-layer convolutional deep recursive neural network. The EEG signals collected at the Warsaw Institute from 14 healthy individuals and 14 patients with schizophrenia are studied here. The mean values of the accuracy evaluation criteria of the model including Accuracy, Sensitivity, Specificity and PPV for the proposed model were 98.79%, 98.73%, 98.86% and 99.06%, respectively, which improved the performance of the proposed model for classifying schizophrenic patients and approves healthy people compared to previous models. The proposed model can be used as a diagnostic tool to help physicians diagnose the early stages of schizophrenia.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Schizophrenia
  • Electroencephalogram
  • Deep neural networks
  • Deep learning
[1] Oh, J., Oh, B. L., Lee, K. U., Chae, J. H., & Yun, 
K. (2020). Identifying schizophrenia using 
structural MRI with a deep learning algorithm. 
Frontiers in psychiatry, 11, 16.
[2] Oh, S. L., Vicnesh, J., Ciaccio, E. J., Yuvaraj, 
R., & Acharya, U. R. (2019). Deep 
convolutional neural network model for 
automated diagnosis of schizophrenia using 
EEG signals. Applied Sciences, 9(14), 2870.
[3] Shalbaf, A., Bagherzadeh, S., & Maghsoudi, A. 
(2020). Transfer learning with deep 
convolutional neural network for automated 
detection of schizophrenia from EEG signals. 
Physical and Engineering Sciences in Medicine, 
43(4), 1229-1239.
[4] Siuly, S., Khare, S. K., Bajaj, V., Wang, H., & 
Zhang, Y. (2020). A computerized method for 
automatic detection of schizophrenia using EEG 
signals. IEEE Transactions on Neural Systems 
and Rehabilitation Engineering, 28(11), 2390-
2400.
[5] Boostani, R., Sadatnezhad, K., & Sabeti, M. 
(2009). An efficient classifier to diagnose of 
schizophrenia based on the EEG signals. Expert 
Systems with Applications, 36(3), 6492-6499.
[6] Srinivasagopalan, S., Barry, J., Gurupur, V., & 
Thankachan, S. (2019). A deep learning 
approach for diagnosing schizophrenic patients. 
Journal of Experimental & Theoretical 
Artificial Intelligence, 31(6), 803-816.
[7] Jahmunah, V., Oh, S. L., Rajinikanth, V., 
Ciaccio, E. J., Cheong, K. H., Arunkumar, N., 
& Acharya, U. R. (2019). Automated detection 
of schizophrenia using nonlinear signal 
processing methods. Artificial intelligence in 
medicine, 100, 101698.
[8] Yan, W., Calhoun, V., Song, M., Cui, Y., Yan, 
H., Liu, S., ... & Sui, J. (2019). Discriminating 
schizophrenia using recurrent neural network 
applied on time courses of multi-site FMRI data. 
EBioMedicine, 47, 543-552.
[9] Prabhakar, S. K., Rajaguru, H., & Kim, S. H. 
(2020). Schizophrenia EEG signal classification 
based on swarm intelligence computing. 
Computational Intelligence and Neuroscience, 
2020.
[10]Krishnan, P. T., Raj, A. N. J., Balasubramanian, 
P., & Chen, Y. (2020). Schizophrenia detection 
using MultivariateEmpirical Mode 
Decomposition and entropy measures from 
multichannel EEG signal. Biocybernetics and 
Biomedical Engineering, 40(3), 1124-1139.
[11]Aslan, Z., & Akın, M. (2020). Automatic 
detection of schizophrenia by applying deep 
learning over spectrogram images of EEG 
signals.
[12]Sharma, M., & Acharya, U. R. (2021). 
Automated detection of schizophrenia using 
optimal wavelet-based l 1 norm features 
extracted from single-channel EEG. Cognitive 
Neurodynamics, 15(4), 661-674.
[13]Akbari, H., Ghofrani, S., Zakalvand, P., & 
Sadiq, M. T. (2021). Schizophrenia recognition 
based on the phase space dynamic of EEG 
signals and graphical features. Biomedical 
Signal Processing and Control, 69, 102917.
[14]Ghonchi, H., Fateh, M., Abolghasemi, V., 
Ferdowsi, S., & Rezvani, M. (2020). Deep 
recurrent–convolutional neural network for 
classification of simultaneous EEG–fNIRS 
signals. IET Signal Processing, 14(3), 142-153.
[15]Hornero, R., Abásolo, D., Jimeno, N., Sánchez, 
C. I., Poza, J., & Aboy, M. (2006). Variability, 
regularity, and complexity of time series 
generated by schizophrenic patients and control 
subjects. IEEE Transactions on Biomedical 
Engineering, 53(2), 210-218.
[16]Acharya, U. R., Fujita, H., Lih, O. S., Adam, M., 
Tan, J. H., & Chua, C. K. (2017). Automated 
detection of coronary artery disease using 
different durations of ECG segments with 
convolutional neural network. KnowledgeBased Systems, 132, 62-71.
[17]Xu, S., Wang, Z., Sun, J., Zhang, Z., Wu, Z., 
Yang, T., ... & Cheng, C. (2020). Using a deep 
recurrent neural network with EEG signal to 
detect Parkinson’s disease. Annals of 
translational medicine, 8(14).
[18]Kim, J. W., Lee, Y. S., Han, D. H., Min, K. J., 
Lee, J., & Lee, K. (2015). Diagnostic utility of 
quantitative EEG in un-medicated 
schizophrenia. Neuroscience letters, 589, 126-
131.
[19]Santos-Mayo, L., San-José-Revuelta, L. M., & 
Arribas, J. I. (2016). A computer-aided 
diagnosis system with EEG based on the P3b 
wave during an auditory odd-ball task in 
schizophrenia. IEEE transactions on biomedical 
engineering, 64(2), 395-407