Reja: Biosignal turlari. Sun'iy intellektga EGA bio-signallar

Jadval 1. Bio-signallardan foydalangan holda tibbiy dasturlarning turli xil ma'lumotlar manbalari.

Elektroansefalogramma (EEG) - boshning bosh terisiga elektrodlarning kichik diskini biriktirish orqali miya faoliyatini kuzatish uchun ishlatiladigan bio-signal. Miya hujayralari har doim, hatto uxlayotganda ham elektr impulslari yordamida tashqi kuzatuv tizimi bilan aloqa qiladi. Ushbu tekshiruv miyaning naqshlarini bilish va har qanday bosh jarohatlari, o'smalar, bosh aylanishi, soqchilik va uyqu buzilishlarini tekshirish uchun ishlatiladi. EEG tekshiruvi hech qanday nojo'ya ta'sir ko'rsatmaydi. EEG biosignal usullari uyqu bosqichini baholash, tutilishni aniqlash, aqliy ish yuki va hissiy aniqlashni baholaydi. Dvigatelning xayoliy harakati usuli til / oyoq-qo'llarning harakatini topadi. CNN arxitekturasi LSTM va RNN tarmoqlari bilan solishtirganda samarali usul sifatida ishlab chiqilgan. EEG ma'lumotlari aqliy stressni va vazifaning murakkabligini o'lchash uchun ishlatiladi. Yangi arxitekturaga ega SAE modeli boshqa modellarga nisbatan yaxshi ishlaydi. Uxlash bosqichlari 1, 2, 3 va 4 bosqichlardir
Tremor va epileptik tutilishlar asab tizimining buzilishidir. Erta tashxis har doim yaxshi davolash va natijalarni berishga yordam beradi. EEG signalini ushlash miyaning funksionalligini kuzatishga yordam beradi. Bu muallif Bonn ma'lumotlar to'plamidan foydalanadi; Tunable Q to'lqinli transformatsiya (TQWT) usuli EEG signalini oldindan qayta ishlaydi. Xususiyatlarni ajratib olish loyqa entropiya usullari yordamida amalga oshiriladi, xususiyatlarni kamaytirish avtomatik kodlovchilarda qo'llaniladi va tasniflash 99,79% aniqlikka erishishga qodir bo'lgan loyqa va noaniq algoritmlar, ANFIS-BS yordamida amalga oshiriladi .
Elektroansefalogramma (EEG) biosignallari real vaqt rejimida odamning ijobiy yoki salbiy ruhiy bosim bilan savollarga javob berishini bilish uchun ishlatiladi. Ruhiy bosimni tahlil qilish muammoni hal qilish faktlarini bilishga yordam beradi. Ushbu yondashuv sinflarni tasniflashda nazoratsiz ta'limdan foydalanadi. EEG signallarini oldindan qayta ishlash ma'lumotlarning bo'linishi asosida amalga oshiriladi va xususiyatlarni tanlash qo'llaniladi. Olingan ma'lumotlar to'plamining tasnifi qo'llaniladi. Xususiyatlarni tanlash oldinga ochko'z atributlarni tanlash va daromad nisbati xususiyatini tanlash usullari yordamida olinadi. Klaster tahlili ikki yondashuv yordamida amalga oshiriladi; biri shaxsiy ma'lumotlarni tahlil qilish, ikkinchisi esa kanal ma'lumotlarini tahlil qilish. So'rov ikkita muammoning echimini beradi. Eng samarali xususiyatlardan biri tasniflash,^[ 19 ] . Yana bir dastur uchta o'zgaruvchiga asoslangan (KNN algo) tasniflash uchun ishlatiladigan ML modelidan foydalangan holda bolalarning sinfdagi muvaffaqiyatsizliklarini bashorat qiladi va natijalar matematikada yomon ishlash 55% va tilda 74% ekanligini ko'rsatdi. Umumiy qobiliyatsizlik darajasi 1-jadvalda muhokama qilingan yuqoridagi sabablarga bog'liq .
Elektromiyografiya(EMG) - mushaklarning asab tizimiga to'g'ri javob berishini yoki yo'qligini tekshirish uchun ishlatiladigan bio-signal. Bu asab tizimidagi kasalliklar, buzilishlar, asab muammolari yoki shikastlanishlarni aniqlashda yordam beradi. EMG yordamida aniqlash uchun ishlatiladigan turli kasalliklarga nerv shikastlanishlari, asabning degenerativ sharoitlari kiradi. EMG testini o'tkazish tartibi mushaklarga o'rnatilgan igna elektroddan foydalanadi, bu mushaklarning ishlashini qayd etish uchun ishlatiladi. EMG tekshiruvi COVID-19 bemorlarida asab tizimidagi har qanday bloklarni aniqlash va stress ostida charchoq, bosh aylanishi, buzoq kramplari yoki charchoqqa duchor bo'lganligini tekshirish uchun negativlar aniqlangandan keyin o'tkaziladi. Ushbu tadqiqot sog'lig'i engil muammolari bo'lgan kuzatuv ostida bo'lgan uchta COVID-19 bemorini o'rganish edi. 1 va 2 holatlarga chidash mumkin edi, ammo 3-holda mushaklardagi igna elektrodlariga toqat qilolmadi. EMG tekshiruvi natijasi xulosa chiqarish namunasini topishga muvaffaq bo'ldi. 1 va 2 holat qisqa muddat, motor blokining harakat potentsialining past amplitudasi va miyalji tufayli amalga oshirildi. 3-holatda, protseduradan o'tayotganda mushak og'rig'i tufayli EMG testini o'tkazib bo'lmadi
Qo‘lni tanib olish va imo-ishoralarni aniqlash, ayniqsa, COVID-19 kabi kontaktsiz davolash usullarida qiyinroq. Kontaktsiz davolanish, shifoxonada xizmat ko'rsatish va karantin asosiy ehtiyojlar va shifokorlarga javob berish uchun ba'zi harakatlarni talab qiladi. Yaxshi his qilish yoki biror narsani talab qilish kabi ba'zi imo-ishoralar shifoxona tomonidan standartlashtirilishi mumkin. EMG signallari qo'llar yoki barmoqlarning imo-ishoralarini aniqlash uchun ishlatiladi. Elektrodlar qo'l, bilak va barmoqlarga o'rnatiladi. Vaqtni taqsimlash xususiyatlari chiqariladi va imo-ishora turlarini tasniflash uchun mashina algoritmlari qo'llaniladi. ANN-ga asoslangan tasniflagich 0,940 aniqlikka erishdi
Tele-reabilitatsiya an'anaviy davolash usuli bo'lib, u bemorlarning mushaklari faoliyatini va uyda mashq qilish samaradorligini kuzatish uchun ishlatiladi. Ushbu dastur fizioterapevtik muolajalarda eng samarali hisoblanadi. Elektromiyografiya biofeedback tizimi qurilmasi bemorlarni uzoq joylarda kuzatishga yordam beradi. Bu jarohatlar va katta operatsiyalardan keyin mushaklar faoliyatini kuzatishga yordam beradi. Tibbiyot sanoatini texnologiya bilan qo'llab-quvvatlash uchun AI qo'shiladi. Ushbu qurilma besh modul roliga ega Module1: sensorlar uchun EMG elektrodlari orqali kirishni qabul qiling; Module2: biofeedback qurilmasi gadjetlari moʻljallangan ilovalarga ega ikkita mobil telefon bilan birga ishlab chiqilgan va 3,4 va 5 modullari EMG signalini tekshirishni amalga oshirish uchun ishlatiladi ^[ 22 ] .
Elektroansefalogrammalar (EEG) tibbiyot sanoatida buzilishlar va xatti-harakatlardagi o'zgarishlarni aniqlash va miya faoliyatini kuzatish uchun ishlatiladi. Odatda jigar transplantatsiyasi va yurak transplantatsiyasi bilan og'rigan bemorlarda kuzatiladi. EEG - bosh terisiga biriktirilgan tashqi metall disk orqali o'tkaziladigan tekshiruv. Uning nojo'ya ta'siri yo'q. EEG ham insonning shaxsini tasdiqlash uchun ishlatiladi. Identifikatsiyani tekshirish uchun DNK, yuzni qayta tashkil etish, barmoq izi, qo'l geometriyasi, matn terish ritmi va ovoz kabi ko'plab biometrik usullar qo'llaniladi. Biometrik qayta tashkil etishda ko'plab fikrlarni qondirish kerak; masalan, har bir shaxs vaqt o'tishi bilan o'zgarmas, o'ziga xos xususiyatlarga ega bo'lishi kerak va bu o'lchangan bo'lishi kerak. Ushbu imtihon uch bosqichdan iborat. Birinchi bosqich - tadqiqotchilar to'rtta vazifani bajaradilar: odam dam olish, ko'zlarini yumish, va jim bo'ling. Keyingi vazifa - oyoq-qo'llarni harakatlantirmasdan, oyoq-qo'llarning harakat faolligini kuzatish. Yana bir vazifa - barmoqlarning aylanish faolligini yaratish. Keyingi bosqich - bu xususiyatni ajratib olish va nihoyat, tasniflash qoidalari noto'g'ri qabul qilish darajasi va noto'g'ri rad etish tezligini hisoblash uchun qo'llab-quvvatlovchi vektor mashinasi algoritmi yordamida qo'llaniladi va ovoz berish qoidasi yordamida 100% aniqlik yaxshilandi.
AI juda qisqa muddatli xotirada qo'llash uchun to'plangan EEG ma'lumotlarini tasniflash uchun ishlatiladibaholash. Qisqa muddatli xotira bir qarashda tasvir yoki rasmning kichik vizual tafsilotlarini eslab qolishi mumkin. Ba'zi tafsilotlar rasmning rangi, shakli, joylashuvi va xususiyatlarini o'z ichiga oladi. Qisqa muddatli xotira ikkita cheklovga ega: xotira hajmi va vaqt chegarasi. Miya ko'radi, kuzatadi va xotirada saqlashga harakat qiladi. Ushbu tajriba ikkita A va B tasvirini ko'rsatadigan 12 bemor bilan o'tkazildi. Keyinchalik tadqiqotchilar bir nechta savol berishdi va tasvirni ko'rsatish tartibini, tasvirning turini va javobning to'g'riligini hisoblab chiqdilar va tasniflash to'rtta usul yordamida olingan. AI, ular SVM, KNN, Navi Bayesian va Random Forest. Tasniflash natijasi shuni ko'rsatadiki, ko'rsatilgan rasm tartibidagi to'g'ri javoblarning 90,12% shaxslar tomonidan berilgan. Jami 90,51% emotsional odamlar vaqt va savollarga to'g'ri javob bera oladi.
Elektrookulografiya (EOG) ko'z harakatlarini kuzatish va shox parda va retinaning potentsial farqini qayd etish uchun ishlatiladigan biosignaldir. Elektrodlar ko'zning o'ng yoki chap tomonida yuqorida va pastda joylashtiriladi. Ikki elektroddan biri musbat, ikkinchisi salbiy. Ko'zlar har ikki tomonga siljiydi va tadqiqotchilar elektrodlar orasidagi potentsial farqning holatini qayd etishlari mumkin. Haqiqiy vaqt rejimidagi ilovalar nogironlar aravachasidagi bemorlarga va miya insultlari, miya va umurtqa pog'onasi shikastlanishi va hokazolardan aziyat chekadigan odamlar uchun HCI dasturlarini boshqarish uchun amalga oshiriladi. Tadqiqotlar spektri kranial nervlar kabi tibbiy sohalarda EOG bio-signallari bo'yicha olib boriladi. (CN) musbat va manfiy to'lqin shakllarini yozib olish uchun. Ushbu tadqiqotda miya jarrohligi bo'lgan 18 bemor ushbu texnologiyani qo'llashda davom etdi
Nogironlar aravachasi, mexanik qo'llar, havo kemalari va o'yinchoq mashinalari kabi mexanik qurilmalar nevrologiya tomonidan boshqariladi. Inson miyasining real vaqtda biosignallari (EEG) qayd etiladi. Ushbu signallar Raspberry Pi3 elektron platasida qayta ishlanadi. Signallarni qayta ishlash uchun ishlatiladigan ochiq manba kodiga miya oqimi, sLORETA va TAPEEG kiradi. Robotlarni boshqarish uchun sun'iy intellekt va mashinani o'rganish qo'llaniladi ^[ 26 ] .
2. Tibbiyot sanoatida bio-signalni qo'llashning so'nggi tendentsiyalari
Eng yangi tibbiy ilovalar nutqni tiklash uchun bio-signallardan foydalanmoqda. Bio-signallar ovozli gapirish rejimi ostidagi havo tebranishlarini ushlab turishi mumkin. Nutqni artikulyator, nafas olish va halqum faoliyati, miya faoliyati, akustik faollik va mushaklar faolligi yordamida yozib olish mumkin va biosignallar bilan kuzatiladi. Nutqni sun'iy ovoz yoki matnga aylantirish mumkin. Kontaktsiz sensorlar insonning yuz ifodasini va ob'ektlardagi kuzatuvlarini bashorat qilish uchun tasvirni olish uchun ishlatiladi. Bio-signallar bizga hukm uyida javob berayotganda odamning his-tuyg'ularini kuzatishga yordam beradi. Uchuvchilar parvozga chiqishdan oldin ular uchun yana bir ilova sog'lig'ini tekshirish kerak. Giyohvand moddalar va spirtli ichimliklarni iste'mol qilishni tekshirish va depressiya yoki xavotirni tekshirish uchun klinik kuzatuvlar o'tkazildi. Yaqin atrofdagi aloqa bolalarni dala sayohatlariga jo'natish, o'rmonni kuzatish, yo'qolgan kemalar, etishmayotgan parvozlar va zich o'rmonda odamlarni qidirish uchun juda muhimdir. Shuningdek, u avtopoygada qatnashayotgan sportchining hissiyotini baholash va imtihon topshirish paytida talabaning bosimini baholash uchun ishlatiladi. Eng so'nggi dastur va sanoatda qo'llaniladigan tafsilotlar muhokama qilinadi2-jadval .