زمینه و هدف: اسکیزوفرنی یک اختلال روانی است و به شدت بر ادراک و روابط فردی تأثیر می‌گذارد. در حال حاضر تشخیص این بیماری با استفاده از تست‌های شناختی توسط روانپزشک انجام می‌شود که به شدت به تجربه و دانش وی وابسته است. هدف از این مطالعه طراحی یک چارچوب کاملاً خودکار برای تشخیص اسکیزوفرنی از روی سیگنال الکتروانسفالوگرام با استفاده از ارتباطات موثر مغزی و روش‌های یادگیری عمیق است.
روش بررسی: در این مطالعه تحلیلی که از فروردین تا مهر 1400 در تهران به طول انجامیده است، سیگنال‌های الکتروانسفالوگرام 19 کاناله از 14 بیمار مبتلا به اسکیزوفرنی و 14 فرد سالم ثبت و پیش‌پردازش شده است. سپس، معیار ارتباطات موثر با استفاده از روش آنتروپی انتقالی، از سیگنال‌های الکتروانسفالوگرام تخمین زده شده و یک ماتریس ارتباطات نامتقارن 19×19 ساخته شده و با یک نقشه رنگی به‌عنوان یک تصویر نشان داده می‌شود. سپس این تصاویر ارتباطات موثر به‌عنوان ورودی پنج شبکه عصبی کانولوشنی الکس‌نت، رزنت-50، شافل‌نت، اینسپشن و ایکسپشن برای تشخیص بیماران اسکیزوفرنی استفاده می‌شوند.
یافته‌ها: نتایج مطالعه نشان داده است، بالاترین میانگین صحت و نمره F برای طبقه‌بندی دو کلاس اسکیزوفرنی و سالم با استفاده از تصاویر مذکور از مدل شبکه اینسپشن، با مقادیر به‌ترتیب برابر با 52/96% و 89/95% در ارزیابی مستقل از فرد و 51/98% و 51/98% در ارزیابی متقابل با 10 دسته به‌دست آمده است.
نتیجه‌گیری: با اتکا به نتایج به‌دست آمده، مدل جدید ارایه شده می‌تواند کمک شایانی به روانپزشکان در تشخیص دقیق افراد اسکیزوفرنیا داشته باشد و احتمال خطا و بدنبال آن درمان نامناسب را کاهش دهد.
