كشف متعدد القنوات للنوبات الحلمية أثناء النوم باستخدام تحسين نادر من الدرجة المنخفضة

الخلفية:تُعاني كاشفات المحور الأحادية القناة التلقائية لتسجيلات موجات دماغ الإنسان أثناء النوم (EEG) من عدم القدرة على اكتشاف وجود المحاور في القنوات الأخرى المُسجّلة، على عكس التأشير البشري الذي يقوم به خبير بشري.المنهج الجديد:نُقدّم منهجًا متعدد القنوات للكشف عن المحاور، يهدف إلى اكتشاف النشاط المحوري العالمي والمحلي في تسجيلات موجات دماغ الإنسان أثناء النوم. وباستخدام نموذج إشارة غير خطي، والذي يفترض أن إشارة EEG الواردة تمثل مجموع مكوّنين: مكوّن عابر وآخر اهتزازي، نُقدّم خوارزمية فصل العابر متعدد القنوات. ونفترض أن الكتل المتتالية المتشابكة من المكوّن الاهتزازي متعدد القنوات تكون من الرتبة المنخفضة، في حين يُفترض أن المكوّن العابر يكون ثابتًا جزئيًا مع مستوى قاعدة صفر. ويُستخدم المكوّن الاهتزازي المُقدّر مع مرشح عالي التمرير وعامل تيجر (Teager operator) للكشف عن المحاور أثناء النوم.النتائج والمقارنة مع الطرق الأخرى:تم تطبيق المنهج المقترح على قاعدتي بيانات مفتوحتان للعامة، وتم مقارنته بـ 7 كواشف تلقائية أحادية القناة موجودة مسبقًا. بلغ متوسط درجة F1 للمنهاج المقترح 0.66 (0.02) و0.62 (0.06) على التوالي في قاعدتي البيانات. وبالنسبة لإشارة EEG ليلة كاملة على 6 قنوات، يستغرق الخوارزمية المقترحة حوالي 4 دقائق للكشف عن المحاور أثناء النوم في جميع القنوات في آن واحد، باستخدام إعداد واحد فقط للمعلمات الخوارزمية المقابلة.الاستنتاجات:يهدف المنهج المقترح إلى تقليد واستغلال سلوك خبير بشري معين، حيث قد تتأثر قرارات تأشير حدث المحور بشكل غير واعٍ بوجود محور في قنوات EEG غير القناة المركزية المرئية على الشاشة الرقمية، مما يُحسّن دقة الكشف عن المحاور.