جهش نوین در تحلیل امواج مغزی برای تشخیص صرع و آلزایمر

دانش‌آموختۀ دانشگاه صنعتی امیرکبیر با راهنمایی و هدایت اعضای هیئت علمی این دانشگاه موفق شد روشی نوین برای تحلیل نوار مغز (EEG) ارائه دهد.

کد خبر: ۱۳۷۰۱۱۶

يکشنبه - ۲۶ بهمن ۱۴۰۴ / February 15, 2026

به گزارش  گروه دانشگاه خبرگزاری دانشجو به نقل از روابط عمومی دانشگاه صنعتی امیرکبیر، الهام شمسی این پژوهش را با راهنمایی محمدعلی احمدی‌پژوه، فرزاد توحیدخواه و مشاورۀ محمدحسن مرادی در قالب یک رسالۀ دکتری انجام داده که در آن، روشی برای بررسی بهتر امواجی مانند EEG که در تشخیص و پیش‌بینی بیماری‌هایی ازجمله صرع و آلزایمر کاربرد دارند طراحی شده است.

شمسی در این باره گفت: امواج مغزی پیچیده‌اند و همۀ خصوصیات آنها با زمان تغییر می‌کنند؛ مثلاً، همچون هر موج دیگری، بخش‌هایی از این امواج نیز تکرار می‌شوند، اما لزوماً تعداد این تکرار‌ها در یک ثانیه (فرکانس)، بزرگی این بخش‌ها، ثابت نیست و متغیر با زمان است. تبدیل‌های زمان-فرکانس می‌توانند نشان دهند که بزرگی و فرکانس بخش‌های مختلف این امواج در هر زمان چقدر است. بنابراین، توسعۀ این تبدیل‌ها به‌خصوص برای تحلیل نوار مغز، بسیار حیاتی و مفید است. تبدیل‌های زمان-فرکانس پیشین در این زمینه، محدودیت‌هایی دارند، مثلاً وقتی تصویر اطلاعات زمانی و فرکانسی را توأمان در یک نمودار رسم می‌کنند، نمی‌توانند تصویر واضحی از همۀ اطلاعات موجود در امواج بدهند یا فقط بخشی از اطلاعات را واضح نشان می‌دهند و بقیۀ تصویر وضوح چندانی ندارد.

وی اظهار کرد: تبدیل زمان-فرکانس طراحی‌شده در این پژوهش این مشکلات را تا حد زیادی برطرف کرده است. این تبدیل خودش را با خصوصیات هر موج هماهنگ می‌کند و باتوجه‌به آن، بهترین طول پنجرۀ تحلیل را در هر زمان به‌صورت خودکار تعیین می‌کند؛ سپس، بخش‌هایی از اطلاعات زمانی و فرکانسی استخراج‌شده از آن موج که انرژی بالایی دارند را نگه می‌دارد و بقیه را صفر می‌کند؛ بدین‌ترتیب، اطلاعات استخراج‌شده از موج در دو جهت فشرده می‌شوند. درنتیجه، هم تصویر واضح‌تری از اطلاعات موج به دست می‌آید و هم صحت بازسازی کامل موج افزایش می‌یابد.

دانش‌آموختۀ دانشگاه صنعتی امیرکبیر تأکید کرد: ارزیابی‌های انجام‌شده نشان داده‌اند که وضوح تصاویر به‌دست آمده از این تبدیل بیشتر از روش‌های پیشین است. به‌علاوه، صحت بازسازی کامل امواج و مقاومت دربرابر نویز (امواج اضافی و مزاحم) در تبدیل طراحی‌شده بالاتر از تبدیل‌های پیشین است. این روش در تشخیص آلزایمر، تشخیص تشنج در نوزادان و پیش‌بینی تشنج در بزرگسالان نیز موفق‌تر از سایر روش‌ها عمل کرده است.

شمسی خاطرنشان کرد: در جریان این پژوهش، ابتدا، روش پیشنهادی به‌صورت ریاضی تعریف و بررسی شده، سپس روی امواج شبیه‌سازی‌شده و بعد، روی داده‌های واقعی ثبت‌شده از مغز افراد سالم و بیمار آزمایش شده است. در همۀ این مراحل، برتری این روش نسبت به روش‌های پیشین ثابت شده است.

البته باید گفت که با وجود نتایج موفق، فعلاً این روش در مرحلۀ نرم‌افزاری و آزمایشگاهی است و هنوز در مراکز درمانی استفاده نشده است. با وجود این، در آیندۀ نزدیک، کاربرد آن در توسعۀ نرم‌افزار‌های پزشکی می‌تواند نقش مهمی در تشخیص و پیش‌بینی بیماری‌های مغزی ایفا کند.

شمسی با بیان اینکه دو مقالۀ علمی نیز از این پژوهش منتشر شده است، ادامه داد: مقالۀ نخست به معرفی و توضیح کامل ساختار ریاضی تبدیل طراحی‌شده و ارزیابی عملکرد آن اختصاص دارد و در مقالۀ دوم، به کاربرد این تبدیل در تشخیص تشنج در نوزادان پرداخته شده است.

به گفتۀ وی، از خواص مهم این روش می‌توان به نقش مستقیم امواج در تنظیم هوشمند مدت‌زمان پنجرۀ تحلیل آنها و فشرده‌سازی اطلاعات از دو جهت اشاره کرد. این خواص باعث می‌شوند که این تبدیل برای هر موج، متناسب با خصوصیات همان موج تنظیم شود و بتواند با وضوح بالایی، هم تغییرات آهسته و هم تغییرات سریع در موج را نمایش دهد و موج را کاملاً و با صحت بالایی بازسازی کند.

این پژوهشگر پیشنهاد داد که در پژوهش‌های آینده، این تبدیل به شکل پیشرفته‌تری توسعه داده شود تا در شرایط پیچیده‌تر (مثلاً در هنگام تداخل چند موج مغزی با یکدیگر) نیز کارایی مطلوبی داشته باشد. یکی از گام‌هایی که می‌توان در این مسیر طی کرد اعمال قید‌هایی در تعیین بهترین طول پنجرۀ تحلیل است.

شمسی اضافه کرد: تبدیل طراحی‌شده می‌تواند هم‌زمان بخش‌های دارای تغییرات سریع و بخش‌های دارای تغییرات آهسته در هر موج را واضح نمایش دهد و کل موج را با صحت بالا بازسازی کند، بدون آنکه وضوح نمایش و صحت بازسازی کل موج فدای یکدیگر شوند.

وی تأکید کرد: از آنجا که اجرای این طرح در مرحلۀ نرم‌افزاری و بر پایۀ داده‌های واقعی ثبت‌شده در مراکز پژوهشی داخلی و خارجی انجام شده، به تجهیزات خاص نیازی نبوده و برای تحلیل‌ها، فقط از یکی از رایانه‌های موجود در دانشکده استفاده شده است.