الفهرس 
IntroductionOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 132 |  |  |
| | | from | 132 | | |
Abstract
في هذا البحث تم استخدام التقنيات الحديثة للتحليل باستخدام الحاسب لدراسة وتحليل اشارات النشاط العضلي الكهربي السطحي Surface Electromyography وذلك لفهم طبيعة هذه الاشارات واستخلاص اكبر كم من المعلومات التي يمكن استخدامها في تشخيص الامراض العضلية المختلفة Clinical Diagnosis of Muscular Disorders او استخدامها كإشارات تحكم للاجهزة التي تقوم بتوليد اشارات حث Neuromuscular Stimulation للعضلات المصابة بالشلل Paralyzed Muscles.
وقد تم استخدام طريقة التمثيل البارامترى Parametric Spectral Estimation بدلا من الطرق المعتادة في حساب الطيف للاشارات الرقمية وقد اختيرات طريقة التمثيل البارامتري الارجاعي Autoregressive Modeling لوصف وتمثيل اشارات النشاط العضلي الكهربي وذلك لسهولة استنتاج المتغيرات في هذه الطريقة عن باقي طرق التمثيل البارامتري.
ويعرض البخث دراسة وافية لمعظم طرق استنتاج المتغيرات المختلفة ويقوم بالمقارنة بين هذه الطرف واختيار الافضل منها في تمثيل الاشارات العضلية ثم يقدم البحث بعد ذلك عدة اختبارات مختلفة لاختبار مدى ملائمة المتغيرات لوصف الاشارات العضلية.
وقد تم دمج التمثيل البارامترى الارجاعي والشبكات العصبية للحصول على منظومة متكاملة لوصف وتصنيف اشارات النشاط العضلي الكهربي المسجلة لمجموعة من الاشخاص الاصحاء والمرضى باستخدام الالكترود السطحي. وتقوم المنظومة اولا بتعيين عدد من المتغيرات الارجاعية لاشارة يمكن استخدامها كسمات لتوصيف الانواع المختلفة من الامراض. ثم يتم ادخال هذه المتغيرات لمصنفات الشبكات العصبية بغرض تصنيفها آليا. وقد تم استخدام ثلاث نماذج مختلفة من الشبكات العصبية وتمت مقارنة ادائها مع بعضها البعض وايضا مع خوارزم ”فيشر” المعروف وبلغت صحة التصنيف 90%. وقد تبين من النتائج انه يمكن استخدام اشارات النشاط العضلي المسجلة بالالكترود السطحي Surface Electrode بدلا من الالكترود الابري Needle Electrode في التشخيص Diagnosis.
ويتناول البحث بعد ذلك استخدام الاشارات العضلية كإشارات تحكم للاجهزة التي تقوم بتوليد اشارات حث للعضلات Neuromuscular Simulation المصابة بالشلل Paralyzed Muscles. وقد اثبتت النتائج ان التقنيات المستخدمة في هذا البحث للتصنيف تصلح تماما لهذا الغرض.