Здравоохранительная среда постоянно развивается, и с ним появляется потенциал для революционных методов диагностики. Недавнее исследование сосредоточилось на использовании сигналов электроэнцефалограммы (ЭЭГ) для диагностики расстройств мозга и сердечных шумов. Путем использования передовых методов обработки сигналов и глубокого обучения исследователям удалось преобразовать сложные сигналы ЭЭГ в формат, легко понятный медицинским специалистам и алгоритмам глубокого обучения.
Сигналы ЭЭГ, представляющие электрическую активность мозга, имеют потенциал обнаружить аномалии, которые могут указывать на начало неврологических расстройств, таких как эпилепсия, болезнь Альцгеймера и болезнь Паркинсона. Кроме расстройств мозга, исследование также исследует использование сигналов ЭЭГ для диагностики сердечных шумов, неправильности в сердечном ритме, которые могут намекать на сердечно-сосудистые заболевания.
Основой методологии исследования является использование быстрого преобразования Фурье (FFT), мощного инструмента в обработке сигналов, который превращает сигналы из области времени в область частот. Это преобразование облегчает анализ частотных компонентов сигналов ЭЭГ, помогая в диагностике расстройств мозга. Исследование представляет новый процесс прямого-обратного преобразования Фурье (FBFT) для анализа сигналов ЭЭГ, дополнительно улучшая диагностические возможности данного подхода.
Для дополнения техник обработки сигналов исследование использует модели глубокого обучения, такие как DBResNet и XGBoost. Эти модели используются для извлечения признаков, идентификации наиболее важных характеристик сигналов ЭЭГ. Кроме того, используется сверточная нейронная сеть (CNN) для классификации заболеваний, используя ее способность обрабатывать 2D изображения и распознавать образцы.
Эти модели глубокого обучения играют ключевую роль в автоматической и точной диагностике расстройств мозга, сокращая разрыв между сложными медицинскими данными и необходимой экспертизой медицинских специалистов. Это упрощает процесс диагностики, экономя время и, возможно, приводя к лучшим результатам для пациентов.
С целью предоставить дополнительный уровень интерпретации и доступности анализа сигналов ЭЭГ, исследование также исследует визуальную классификацию болезней мозга. Преобразуя сигналы ЭЭГ в 2D изображения с помощью FBFT, медицинские специалисты могут визуально диагностировать расстройства мозга. Этот подход диагностики «глазами» является прорывом в неврологии, улучшая способность этой области интерпретировать сложные данные сигналов ЭЭГ.
С сильным отношением к этическим принципам исследование гарантировало, что экспериментальные протоколы и этические стандарты были утверждены Институциональным комитетом по рецензии Хамад Бин Халифа Университета (HBKU-IRB). Соблюдая этические рамки, исследование сохраняет свою целостность, превышая границы медицинской технологии и диагностики.
При продолжающемся развитии медицинской технологии анализ сигналов ЭЭГ с использованием передовых методов обработки сигналов и глубокого обучения обещает революционизировать диагностику расстройств мозга и, возможно, сердечных шумов. Это приближает нас к будущему, где точные, эффективные и этичные методики диагностики станут нормой в здравоохранении.
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br