ناقشت كلية التربية للعلوم الصرفة بجامعة ذي قار رسالة ماجستير بعنوان (الكشف عن نوبات حديثي الولادة بناء على التعلم الالي)
هدفت الرسالة المقدمة من الطالبة ( سرى سليم رشيد ) الى إنشاء نموذج جديد ومناسب يمكنه تحديد ما إذا كانت إشارة مخطط كهربية الدماغ طبيعية أم غير طبيعية ، حيث تم اقتراح نظام ذكاء جديد يصنف إشارات EEG باستخدام (k-mean- LS-SVM) لتقديم نتائج أكثر دقة وجديرة بالثقة.
وكذلك الكشف المبكر عن نوبات حديثي الولادة بناءا على استخراج و اخيار افضل الميزات.
واستنتجت الدراسة ان البيانات غير المتوازنة تعطي نتائج غير دقيقة ، وكذلك استخدام ميزات تعتمد على مجال التردد أثبت كفاءتها في إعطاء دقة عالية.
وان الميزة المحددة بواسطة K-mean أكثر فعالية من الميزة المحددة بواسطة PSO .
وتضمنت الرسالة بيان النوبات التي هي تغير مفاجئ، انتيابي، شاذ في النشاط الكهربائي في أي وقت بين الولادة ونهاية فترة حديثي الولادة. حيث لا يزال دماغ الوليد في مراحله التكوينية في هذا الوقت. النظام المقترح لاكتشاف النوبات يعتمد على إشارات مخطط كهربية الدماغ (EEG) لتصنيف اشاراته.
