دانلود پروپوزال بهینه ‌سازی تشخیص صرع مبتنی بر انرژی سیگنال EEG با استفاده از الگوریتم های فراابتکاری

این پروپوزال دارای مقاله بیس میباشد که قابل مشاهده و دانلود می باشد:

فهرست مطالب

1. بیان مساله اساسی تحقیق
2. اهمیت و ضرورت انجام تحقیق
3. مرور ادبیات و سوابق مربوطه
4. جنبه جدید بودن و نوآوری در تحقیق
5. اهداف مشخص تحقیق
6. فرضیه ‏های تحقیق
7. روش شناسی تحقیق
8. شرح کامل روش (میدانی، کتابخانه‏ای) و ابزار
9. جامعه آماری، روش نمونه‏ گیری و حجم نمونه
10. روش‌ها و ابزار تجزیه و تحلیل داده ‏ها
11. مراجع

بیان مساله
صرع یکی از شایع‌ترین بیماری‌های سیستم اعصاب است که تنها در ایالات متحده، ۲/۲ میلیون نفر به آن مبتلا هستند و باعث تشنج در فرد می‌شود که می‌تواند در زندگی افراد تاثیراتی از جمله مرگ داشته باشد. به همین علت، تحقیقات قابل‌توجهی در زمینه شناسایی صرع به محض وقوع آن، صورت می‌گیرد، به طوری که اثرات و عواقب آن را بتوان فورا کاهش داد.  فعالیت­های عصبی مغز انسان بین هفته­های هفده الی بیست و سوم در طی دوران جنینی شروع می­شود.

اعتقاد بر این است که از این مرحله اولیه و در سراسر زندگی یک فرد، سیگنال­های  تولید شده در مغز انسان نه تنها نشان­دهنده عملکرد مغز بلکه وضعیت کل بدن را نشان می­دهد. این فرض انگیزه اعمال روش­های پردازش سیگنال دیجیتال پیشرفته بر روی سیگنال­های الکتریکی ثبت شده از مغز یک انسان برای اندازه­گیری را می­دهد.[۱]  عملکرد طبیعی مغز تولیدکننده الکتریک و مغناطیس است. که هر دو نتیجه فعالیت الکتریکی جریان یون­ها در نورون­های عصبی مغز، در درجه اول در قشر مغز بوده که به محرک­های مختلف پاسخ می­دهد.

قشر مغز از تعداد ۹۱۰ الی ۱۰۱۰ نورون عصبی تشکیل شده که سیگنال الکتریکی تولیدشده از این سلول­ها در واقع یک عملکرد منحصر­به­فرد از مغز را نشان می­دهد. اندازه­گیری و دریافت سیگنال­ها با استفاده از الکترود­ها انجام می­شود. این روش به عنوان سیگنال­های الکتروآنسفالوگرام شناخته می­شود. منبع اصلی این سیگنال فعالیت همزمان هزاران نورون عصبی است.

اندازه­گیری سیگنال­ها به صورت غیرتهاجمی و ساده است که به وسیله آن می­تواند بر فعالیت مغز نظارت کرد [۲]. سیگنال‌های موج نگاری مغزی (EEG) به‌عنوان ابزارهای متداول و کم‌هزینه برای شناسایی اسیب های مغزی مورد استفاده قرار می‌گیرد. مانیتورینگ دستی سیگنال‌های EEG برای شناسایی حملات مغزی یک روش زمان‌بر است حتی برای عصب شناسان با تجربه. بنابراین، روش‌های مکانیزه شناسایی حملات مبتنی بر تکنیک‌های پردازش سیگنال پیشرفته به میزان زیادی بار محاسباتی مربوط به مانیتورینگ سیگنال‌های بلند EEG را توسط متخصصین بالینی، کم می‌کند.

 مزایای دانلود پروپوزال آماده

• این نمونه پروپوزال ، مناسب برای پروپوزال درس روش تحقیق ، پروپوزال پایان نامه ، پروپوزال طرح پژوهشی و پروپوزال کاری می باشد .
• با دانلود پروپوزال آماده به راحتی می توانید پروپوزال کارشناسی، پروپوزال کارشناسی ارشد ،پروپوزال روش تحقیق و پروپوزال دکتری خود را بنویسید؛ و یا خود پروپوزال را که در ورد (word) نوشته شده است، متناسب با سلیقه خود ویرایش کنید؛
•  نمونه پروپوزال آماده ، قرار داده شده بر اساس استاندارد پروپوزال نویسی وزارت علوم و تحقیقات می باشد و شامل بخش های اصلی یک پروپوزال آماده کامل از جمله: بیان مسئله اصلی تحقیق.، اهمیت و ضرورت موضوع و دلیل پرداختن به موضوع، اهداف اصلی تحقیق، فرضیات اصلی تحقیق، نوآوری و جنبه جدید بودن تحقیق، سوالات تحقیق، روش انجام تحقیق و مدل مفهومی تحقیق  می باشد.
• برای مشاهده و دانلود پروپوزال های بیشتر، می توانید به صفحه دانلود پروپوزال پزشکی مراجعه نمایید.
• جهت ارائه پروپوزال، ما قالب پاورپوینت پروپوزال منودار طراحی نموده ایم که می توانید دانلود نمایید.

 سایر لینکهای مرتبط

• دانلود ‌ پروپوزال آماده و رایگان (تمامی رشته ها) »
• دانلود نمونه پروپوزال‌ مدیریت »
• دانلود‌ نمونه پروپوزال آماده‌ مهندسی‌ کامپیوتر »
• نمونه پروپوزال‌ آماده مهندسی‌ برق »
• نمونه پروپوزا‌‌ل‌ آماده پزشکی و مهندسی پزشکی »
• دانلود پروپوزال‌ مهندسی‌ مکانیک »
• دانلود نمونه پروپوزال‌ مهندسی‌ صنایع »
• نمونه پروپوزال‌ هنر و ارتباطات تصویری »
• دانلود پروپوزال روانشناسی »
• دانلود پروپوزال حقوق »
• دانلود پروپوزال حسابداری و حسابرسی »
• دانلود پروپوزال‌ اقتصاد »
• دانلود پروپوزال علوم انسانی »
• دانلود رایگان کتاب آموزش پروپوزال

 برخی از مراجع

۱۰٫  Mursalin, Md, et al. “Epileptic seizure classification using statistical sampling and a novel feature selection algorithm.” arXiv preprint arXiv:1902.09962 (2024)..

Prasanna, J., et al. “Automatic Epileptic Seizure Classification using MODWT and SVM.” ۲۰۱۹ ۲nd International Conference on Signal Processing and Communication (ICSPC). IEEE, 2023.

 Choubey, Hemant, and Alpana Pandey. “Classification and detection of epilepsy using reduced set of extracted features.” ۲۰۱۸ ۵th International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN). IEEE, 2024.

 Manjusha, M., and R. Harikumar. “Performance analysis of KNN classifier and K-means clustering for robust classification of epilepsy from EEG signals.” ۲۰۱۶ International Conference on Wireless Communications, Signal Processing and Networking (WiSPNET). IEEE, 2016.

  Vijith, V. S., et al. “Epileptic seizure detection using non linear analysis of EEG.” ۲۰۱۶ International Conference on Inventive Computation Technologies (ICICT). Vol. 3. IEEE, 2016.