تصميم نظام لتشخيص حالات عدم الاتساق القلبي بالاعتماد على خوارزمية التحويل المويجي المتقطع ذو التداخل الأعظمي MODWT والشبكات العصبونية العميقة ذات الذاكرة طويلة_قصيرة المدى LSTM

الملخص

تمّ في هذا البحث تصميم وتنفيذ منظومة تقوم بتشخيص 12 حالة من حالات عدم الاتساق القلبي(arrhythmia) بالإضافة إلى الحالة الطبيعية، حيث تتألف هذا المنظومة من قسم مادي وقسم برمجي. القسم المادي عبارة عن دارة استحصال لإشارة التخطيط الكهربائي ECG، أما القسم البرمجي فهو واجهة تقوم بتحليل إشارات ECG (إما الملتقطة من الدارة المصممة أو من ملف خارجي) ومن ثم تقوم بتشخيص المرض. لقد تمّ التشخيص باستخدام أحد طرق التعلم العميق وهي الشبكة العصبونية ذات الذاكرة طويلة_ قصيرة المدى LSTM وذلك بعد اختيارها كمصنف أفضل.

تم إنجاز البحث وفق عدة مراحل: في المرحلة الأولى تمت المعالجة الأولية للإشارة باستخدام مرشح من النوع  Savitzky_Golay  وفي المرحلة الثانية تم استخلاص الميزات في المجال الزمني والمجال(الزمني_الترددي). أولاً: في المجال الزمني حُددت القمم في إشارة ECG بتطبيق التحويل المويجي المتقطع ذو التداخل الأعظميMODWT من الدرجة الخامسة باستخدام التابع sym4 ، ومنها تم الحصول على  16مميزة لإشارة التخطيط الكهربائي باستخدام التحليل الإحصائي. ثانياً: في المجال(الزمني_الترددي) تم استخراج 8 مميزات لإشارة ECG وذلك عن طريق الحصول على المعاملات التفصيلية والتقريبية لإشارةECG  من المستوى الخامس وتطبيق مجموعة من التوابع الإحصائية عليها. في المرحلة الثالثة تم إدخال كل من الميزات في المجال الزمني لمصنف من النوع LSTM والميزات في المجال (الزمني_الترددي) لمصنف آخر من نفس النوع، وكان أداء المصنف الذي مداخله المميزات المستنتجة في المجال الزمني أعلى من المصنف الآخر، حيث كانت الدقّة             97.77% والحساسية %97.36% والنوعية100% للمصنف الذي مداخله الميزات المستنتجة في المجال الزمني في حين بلغت هذه القيم على التوالي 95.55%، 94.73%، 100% عند استخدام المصنف الذي مداخله الميزات المستنتجة في المجال الزمني-الترددي .لقد دُربت المصنفات واُختبرت بواسطة 118 تسجيل لإشارة ECG تم أخذها من قاعدة بيانات MIT_BIH.