נושא הפרוייקט
מספר פרוייקט
מחלקה
שמות סטודנטים
אימייל
שמות מנחים
פיתוח גישה מבוססת AI לזיהוי מחלת פרקינסון תוך שימוש ברשת SNN
AI-based approach for Parkinson's Disease Detection using Spiking NN
תקציר בעיברית
בשנים האחרונות, עם התפתחות יכולות הבינה המלאכותית עולה המגמה של שילובה בתחומים שונים. השילוב נובע, בין היתר מיכולות עיבוד המידע בצורה מהירה ויעילה. אחד התחומים שאיתו עושים זאת הוא תחום הרפואה, אשר שם משתמשים בבינה מלאכותית ובפרט למידה עמוקה לצורך זיהוי ואבחון מצבים רפואיים. זיהוי מוקדם של מצב רפואי יכול להוביל למניעה מפגיעה קריטית ושיפור באיכות החיים. מטרת הפרויקט היא יצירת פלטפורמת איסוף מידע שתשומש ע"י חולי פרקינסון וניתוח המידע לצורך חיזוי אירועים בריאותים לחולה. השיטה איתה אנו עובדים היא איסוף מידע בשתי אפליקציות, אחת אוספת דגימות ממד תאוצה שנמצא על המשתמש. והשניה משמשת לאיסוף מידע על תזמונים של אירועים מיוחדים רלוונטיים. אחרי בניית מאגר המידע אנו משתמשים ברשת SNN) Spiking Neural Network) לעיבוד המידע. אנחנו מחלצים את המעפיינים (תדירויות) ממד התאוצה אשר יוכנסו בעתיד לרשת spike timing dependent plasticity (stdp) לצורך עיבוד נוסף.
תקציר באנגלית
During the last years with the progress of artificial intelligence, it became integrated in the medical field. This integration arises from the ability to process information quickly and efficiently. The purpose of the project is to create a platform to gather information from people with Parkinson disease and use it to predict when a medical condition change may happen. The method we use to collect the information is by two applications: one gathers samples of the patient's accelerometer. The other is used to collect data about the timing of special relevant occasions. After establishing the database, we use a Spiking Neuron Network (SNN) to process the data. We extract the data (frequencies) from the accelerometer which will be used in the future as an input to spike timing dependent plasticity (stdp) network for further process.g and labeling data from patient sensors.