مناقشه طالبه الماجستير هدير جعفر محسن في قسم علوم الحاسبات

رسالة ماجستير بكلية التربية للعلوم الصرفة تناقش تصميم نموذج جديد للكشف عن الاكتئاب السلبي
ناقشت رسالة ماجستير بكلية التربية للعلوم الصرفة،الخميس، تصميم نموذج جديد للكشف عن الاكتئاب السلبي،فيما اشارت الى ان تقليل الميزات يمكن ان يؤدي الى تحسن كبير في الدقة.
واضافت الدراسة التي قدمتها الطالبة هدير جعفر محسن من قسم الحاسبات، عن رسالتها الموسومة” تصميم نموذج جديد للكشف عن الاكتئاب السلبي ،اصبح الاضطراب الاكتئابي الرئيسي (MDD) اضطرابًا نفسيًا شائعًا في جميع أنحاء العالم. حيث أظهرت التقارير الطبية انه بالمقارنة مع الأفراد الأصحاء ، فإن مرضى الاكتئاب يظهرون أنماط موجات غير طبيعية في إشارات مخطط كهربية الدماغ عند تعرضهم لمحفزات إيجابية وسلبية.
واشارت الرسالة التي تمت مناقشتها في قاعة الشهيد زكي عبد الديوان الى اقتراح نموذجًا ذكيًا للكشف عن MDD يعتمد على Fourier-Bessel series expansion (FBSE) إلى جانب تكييف المجال (DA). بدايةً ، تم تقسيم إشارات EEG إلى مقاطع زمنية ثم بعد ذلك يتم تمرير كل جزء من الاشارة عبر FBSE. وتابعت”يتم استخراج مجموعة من الميزات الإحصائية وغير الخطية، من معاملات FBSE. لغرض اختيار الميزات الاكثر اهمية تم استخدام اختبار Student t-test واختبار Wilcoxon لإزالة الميزات الصاخبة والسيئة التي يمكن أن تؤدي الى تدهور أداء المصنفات. بعد ذلك ، تم تطبيق Independence Domain Adaptation لتقليل الاختلاف في توزيع الميزات بين الاشخاص. تم إرسال الميزات المحددة إلى مصنف (LS-SVM) least square support vector machine ، ومجموعة من المصنفات ألاخرى تشمل SVM ، و k-nearest (KNN) ، ransom forest, Bagged ensemble, boosted ensemble, decision tree, gradient boosting, and stacked ensemble لأغراض المقارنة. تمت محاكاة النموذج المقترح باستخدام مجموعة بيانات متاحة للعامة.
ونتج عن الرسالة”أن طريقة تقليل الميزات يمكن أن تؤدي الى تحسن كبير في الدقة يبلغ 4.20. تمت مقارنة النموذج المقترح بالدراسات السابقة وأظهرت النتائج تفوق النموذج المقترح على الطرق الأخرى./انتهى