Diagnosing Epilepsy Disease Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System
| dc.contributor.author | Wala' Mohammad Hashem Bseiso | |
| dc.contributor.author | ولاء محمد هاشم بسيسو | |
| dc.date.accessioned | 2022-10-11T07:22:11Z | |
| dc.date.available | 2022-10-11T07:22:11Z | |
| dc.date.issued | 2022-09-13 | |
| dc.description.abstract | Epilepsy disease is one of the most common and serious brain disorders that has many possible causes and presentations. It affects around 50 million people worldwide, -neonates and elderly. In this study, an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) that has the ability to diagnose epilepsy was established. Thirty epilepsy patients and thirty healthy people participated in the study. Their EEG signals were recorded with a computer-based data acquisition system (Nicolet NicVue). The power spectra were achieved from their EEGs using Fast Fourier transformation, and the five frequency sub-bands (delta, theta, alpha, beta and gamma) were extracted. 67% of the data was used as a training dataset for ANFIS and the rest 33% as a test dataset. Eventually, ROC curves were established. For electrode position P3 the resulted values of sensitivity, specificity and accuracy at the cutoff point ~ 0.4 were 100% each. The results of this research will help neurologists and researchers deal more easily with EEG tests, and assist doctors in making the right diagnosis. يعتبر مرض الصرع أحد أكثر اضطرابات الدماغ شيوعاً حيث ينشأ نتيجة عوامل متعددة، ويصيب حوالي خمسين مليون شخصاً في العالم من أطفال وبالغين. لقد تم في هذا البحث تطوير نظام استدلال عصبي تكيفي ضبابي يستطيع تشخيص مرض الصرع من خلال إشارات الدماغ. حيث شارك في البحث فئتان: الفئة الأولى تشكلت من ثلاثين شخصاً مرضى بالصرع، والفئة الثانية تشكلت من ثلاثين شخصاً غير مصابين بأي مرض. تم الحصول على تخطيطات كهرباء الدماغ الخاصة بالمشاركين في البحث وحساب أطياف الطاقة من خلال تحويل فورييه السريع. بعد عملية التحويل هذه تم استخراج نطاقات التردد (دلتا وثيتا وألفا وبيتا وجاما). 67% من بيانات المشاركين تم استخدامها كمجموعة تدريبية لنظام الاستدلال العصبي التكيفي الضبابي الخاص بنا، و ال 33% الباقية تم استخدامها كمجموعة اختبارية. أخيراً، تم حساب منحنى تشغيل خصائص المستقبِل للقطب الكهربائي الخاص بالمنطقة الخلفية للرأس، وقد كانت نتائج قيم الحساسية والنوعية والدقة مئة بالمئة عند عتبة ال 0.4. نحن نرى أن نتائج هذا البحث ستوفر للأطباء والباحثين وسيلة أسهل للتعامل مع التخطيط الكهربائي للدماغ، كما ستساعدهم على اتخاذ القرارات التشخيصية للمرض بشكل أدق. | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.alquds.edu/handle/20.500.12213/6688 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Al-quds University | |
| dc.title | Diagnosing Epilepsy Disease Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System | |
| dc.title.alternative | تشخيص مرض الصرع باستخدام نظام الاستدلال العصبي التكيفي الضبابي | |
| dc.type | Thesis |