DOI: https://doi.org/10.1007/s10916-024-02048-0
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38441727
تاريخ النشر: 2024-03-05
المؤلف: Gamzepelin Aksoy وآخرون
الموضوع الرئيسي: تخطيط الدماغ وواجهات الدماغ-الكمبيوتر
نظرة عامة
تبحث هذه الدراسة في تطبيق خوارزميات التعلم الآلي، وخاصة الطرق المعتمدة على الكم، للتشخيص المبكر للفصام باستخدام إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG). تستخدم الدراسة تقنيات تعلم آلي متنوعة، بما في ذلك خوارزميات آلة الدعم الكمية (QSVM)، جنبًا إلى جنب مع الطرق التقليدية، لتحليل بيانات EEG التي تمت معالجتها من خلال تحليل المكونات الرئيسية (PCA) وتحويلها إلى شكل كيوبيت. تشير النتائج إلى أن خوارزمية QSVM حققت معدل نجاح ملحوظ بلغ 100% في تصنيف بيانات EEG عند استخدام خرائط ميزات باولي X و باولي Z، مما يظهر إمكانيات التعلم الآلي الكمي في تشخيصات الرعاية الصحية.
تشير نتائج الدراسة إلى أن التعلم الآلي الكمي يمكن أن يتفوق على الأساليب التقليدية في سيناريوهات معينة، خاصة عند استخدام عدد محدود من الكيوبتات. تبرز الدراسة وعد التقنيات الكمومية لتصنيف EEG وتشخيص الفصام، مع الإشارة أيضًا إلى الحاجة لمزيد من البحث لاستكشاف الفروق في العلاقات البيانية التي تستغلها الطرق الكمومية مقابل الطرق التقليدية. ستتضمن الأعمال المستقبلية أجهزة كمبيوتر كمومية حقيقية وبيئات محاكاة متنوعة لتقييم دقة وأوقات تنفيذ خوارزميات الكم المختلفة، فضلاً عن تأثير معلمات خريطة الميزات على أداء التصنيف.
مقدمة
تتناول مقدمة ورقة البحث الفصام، وهو اضطراب نفسي عصبي شديد يؤثر على حوالي 1% من السكان العالميين، مع انتشار أعلى بين الرجال. يتميز الاضطراب بأعراض مثل الهلوسة، الأوهام، والانقطاعات في الأنشطة اليومية، ويمكن أن تؤدي الحالات غير المعالجة إلى مضاعفات كبيرة، بما في ذلك زيادة خطر الانتحار وتقليل متوسط العمر المتوقع. تسلط الورقة الضوء على أهمية التشخيص المبكر، الذي يسهل من خلال التقدم في تقنيات التصوير الطبي مثل تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) والتصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، والتي تعتبر حاسمة لإدارة الاضطراب بشكل فعال.
تهدف الدراسة إلى استخدام إشارات EEG لتشخيص الفصام من خلال خوارزميات التعلم الآلي التقليدية والكمومية. تستخدم آلة دعم كمي (QSVM) على مجموعات بيانات EEG، مما يمثل تطبيقًا جديدًا في هذا السياق. تشمل الدراسة خطوات المعالجة المسبقة مثل تقليل الأبعاد عبر تحليل المكونات الرئيسية (PCA) وتقييم أداء خرائط الميزات المختلفة ضمن إطار عمل QSVM. تشير النتائج الرئيسية إلى أن خرائط باولي من الدرجة الأولى تحقق أفضل دقة تصنيف، وأن QSVM تظهر نتائج مماثلة أو متفوقة على الطرق التقليدية، مما يشير إلى إمكانياتها كأداة مكملة في تشخيص الفصام.
طرق البحث
في هذه الدراسة، استخدم المؤلفون مجموعة بيانات EEG للفصام لتقييم فعالية خوارزمية آلة دعم كمي (QSVM) لاكتشاف المرض. تتكون المنهجية من أربع مراحل رئيسية: جمع البيانات، المعالجة المسبقة، استخراج الميزات، والتصنيف. في البداية، شمل جمع البيانات تحويلات الموجات المنفصلة والتقنيات الإحصائية، تلاه تقليل الأبعاد باستخدام تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لإعداد البيانات للتحليل. تم تحويل البيانات المخفضة من تنسيق بت إلى تنسيق كيوبيت من خلال خرائط ميزات متنوعة، مما يسمح بتطبيق نماذج التعلم الآلي الكمومية ضمن بيئة مختبر IBM Quantum. تم تقييم أداء كل من النماذج التقليدية والكمومية بناءً على الدقة ووقت المعالجة، مصممة خصيصًا لتحليل إشارات EEG.
تضمنت الطرق الإحصائية المستخدمة المتوسط، التباين، الانحراف المعياري، إنتروبيا شانون، وإنتروبيا لوغاريتمية، المطبقة على خمسة أنواع مميزة من الموجات لكل قناة EEG. أسفر هذا الإجراء عن مجموعة بيانات تتكون من 25 ميزة وواحد من متجهات الإخراج. تضمنت الإعدادات التجريبية تقسيم 70% للتدريب و30% للاختبار من مجموعة البيانات، باستخدام أخذ عينات عشوائية لضمان الموثوقية. نفذت الدراسة تكوينات كيوبيت متنوعة وخرائط ميزات لخوارزمية الكم، مع إجراء جميع التحليلات عبر الإنترنت باستخدام منصة IBM Quantum السحابية، مستفيدة من مكتبة Qiskit لتطبيقات التعلم الآلي الكمومي. أظهرت النتائج تحليلًا مقارنًا للسرعة والدقة بين خوارزميات QSVM التقليدية والكمومية في تشخيص الفصام باستخدام إشارات EEG.
النتائج
يقدم قسم النتائج في الدراسة نتائج من كل من خوارزميات التعلم الآلي التقليدية والكمومية المطبقة على بيانات إشارات EEG. تم تقييم الخوارزميات التقليدية، بما في ذلك الغابة العشوائية، الانحدار اللوجستي، شجرة القرار، الجار الأقرب K، بايز الساذج، وآلة الدعم، باستخدام الميزات المستخرجة عبر تحليل المكونات الرئيسية (PCA). أظهر التحليل أن خوارزمية الانحدار اللوجستي حققت أعلى دقة، حيث وصلت إلى 100% لعدد الميزات بين 6-15 في قناة Cz، بينما حققت خوارزمية الجار الأقرب K أيضًا دقة 100% لعدد الميزات بين 4-11 في قناة T3. بشكل عام، تفوق الانحدار اللوجستي على الطرق الأخرى عبر القنوات الأربع، على الرغم من أن آلة الدعم أظهرت انخفاضًا في الدقة مع زيادة عدد الميزات.
على النقيض من ذلك، استخدمت آلة الدعم الكمي (QSVM) كيوبيتات مشتقة من 13 خريطة ميزات مختلفة، مع مؤشرات الأداء التي تشير إلى أن خرائط الميزات ZZ حققت دقة أفضل تحت ظروف التشابك الخطي. أظهرت QSVM أداءً مثاليًا مع 4 كيوبيتات، محققة دقة 100% مع خريطة الميزات X عبر جميع قيم الكيوبيت، بينما انخفض الأداء مع زيادة عدد الكيوبيتات. أكد تحليل قناة T3 أن خرائط الميزات Z و X قدمت أفضل النتائج، مع انخفاض الدقة لخرائط الميزات الأخرى مع زيادة عدد الكيوبيتات. بشكل عام، تسلط الدراسة الضوء على الأداء المتفوق لبعض الخوارزميات التقليدية والكمومية في تصنيف إشارات EEG، مع التركيز بشكل خاص على فعالية خرائط الميزات X و Z في نهج QSVM.
المناقشة
في هذه الدراسة، تم تطبيق مجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الآلي التقليدية والكمومية على مجموعات بيانات EEG من الأفراد الذين تم تشخيصهم بالفصام والأشخاص الأصحاء. أظهرت طرق التعلم الآلي التقليدية، وخاصة الانحدار اللوجستي والجار الأقرب K (kNN)، معدلات دقة عالية، حيث حقق الانحدار اللوجستي دقة 100% لقناة Cz وأدى الجار الأقرب K بشكل أفضل لقناة T3. من الجدير بالذكر أن أداء خوارزمية آلة الدعم (SVM) انخفض مع زيادة عدد الميزات، وهو أمر مهم نظرًا لأن آلة الدعم الكمي (QSVM) هي تعديل كمومي لـ SVM. أظهرت QSVM أداءً مشابهًا للطرق التقليدية، خاصة عند استخدام خرائط ميزات محددة، على الرغم من أن دقتها انخفضت مع زيادة الكيوبتات وتعقيد الدائرة.
كشف التحليل أن خرائط الميزات تؤثر بشكل كبير على أداء طرق التعلم الآلي الكمومي، حيث أن عدد الكيوبتات الأقل يحقق نتائج أفضل. كما سلطت الدراسة الضوء على الفروق في أوقات التنفيذ بين الخوارزميات التقليدية، التي اكتملت في حوالي 0.01 ثانية، وQSVM، التي تختلف بناءً على خريطة الميزات المستخدمة. خلص المؤلفون إلى أن هذا البحث يمثل جهدًا رائدًا في تطبيق التعلم الآلي الكمومي على تشخيص الفصام، مما يظهر نتائج واعدة ويؤسس قاعدة للدراسات المستقبلية في علم الأعصاب. ومع ذلك، تم الاعتراف بالقيود مثل الاعتماد على المحاكيات الكمومية بدلاً من أجهزة الكمبيوتر الكمومية الحقيقية بسبب القيود التشغيلية، مما يشير إلى مجالات للتحسين في الأبحاث اللاحقة.
DOI: https://doi.org/10.1007/s10916-024-02048-0
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38441727
Publication Date: 2024-03-05
Author(s): Gamzepelin Aksoy et al.
Primary Topic: EEG and Brain-Computer Interfaces
Overview
This research investigates the application of machine learning algorithms, particularly quantum-based methods, for the early diagnosis of schizophrenia using electroencephalography (EEG) signals. The study employs various machine learning techniques, including Quantum Support Vector Machine (QSVM) algorithms, alongside classical methods, to analyze EEG data that has been processed through principal component analysis (PCA) and transformed into qubit form. The results indicate that the QSVM algorithm achieved a remarkable 100% success rate in classifying EEG data when utilizing Pauli X and Pauli Z feature maps, demonstrating the potential of quantum machine learning in healthcare diagnostics.
The study’s findings suggest that quantum machine learning can outperform classical approaches in certain scenarios, particularly when using a limited number of qubits. It highlights the promise of quantum technologies for EEG classification and the diagnosis of schizophrenia, while also noting the need for further research to explore the differences in data relationships exploited by quantum versus classical methods. Future work will involve real quantum computers and various simulator environments to assess the accuracy and execution times of different quantum algorithms, as well as the impact of feature map parameters on classification performance.
Introduction
The introduction of the research paper addresses schizophrenia, a severe neuropsychological disorder affecting approximately 1% of the global population, with a higher prevalence in men. The disorder is characterized by symptoms such as hallucinations, delusions, and disruptions in daily activities, and untreated cases can lead to significant complications, including increased risk of suicide and reduced life expectancy. The paper highlights the importance of early diagnosis, facilitated by advancements in medical imaging techniques like Electroencephalography (EEG) and Magnetic Resonance Imaging (MRI), which are crucial for managing the disorder effectively.
The study aims to utilize EEG signals for diagnosing schizophrenia through both classical and quantum machine learning algorithms. It employs a quantum support vector machine (QSVM) on EEG datasets, marking a novel application in this context. The research includes preprocessing steps such as dimensionality reduction via principal component analysis (PCA) and evaluates the performance of various feature maps within the QSVM framework. Key findings indicate that first-order Pauli maps yield the best classification accuracy, and the QSVM demonstrates comparable or superior results to classical methods, suggesting its potential as a complementary tool in schizophrenia diagnosis.
Methods
In this study, the authors utilized an EEG schizophrenia dataset to evaluate the efficacy of a quantum-based Support Vector Machine (QSVM) algorithm for disease detection. The methodology consisted of four primary stages: data acquisition, preprocessing, feature extraction, and classification. Initially, data acquisition involved discrete wavelet transforms and statistical techniques, followed by dimension reduction using Principal Component Analysis (PCA) to prepare the data for analysis. The reduced data was converted from bit format to qubit format through various feature maps, allowing for the application of quantum machine learning models within the IBM Quantum Lab environment. The performance of both classical and quantum models was assessed based on accuracy and processing time, specifically tailored for EEG signal analysis.
Statistical methods employed included mean, variance, standard deviation, Shannon entropy, and logarithmic entropy, applied to five distinct wavelet types for each EEG channel. This process resulted in a dataset comprising 25 features and one output vector. The experimental setup involved a 70% training and 30% testing split of the dataset, utilizing random sampling to ensure reliability. The study implemented various qubit configurations and feature maps for the quantum algorithm, with all analyses conducted online using the IBM Quantum cloud platform, leveraging the Qiskit library for quantum machine learning applications. The results indicated a comparative analysis of speed and accuracy between classical and QSVM algorithms in diagnosing schizophrenia using EEG signals.
Results
The results section of the study presents findings from both classical and quantum machine learning algorithms applied to EEG signal data. Classical algorithms, including Random Forest, Logistic Regression, Decision Tree, K Nearest Neighbor, Naive Bayes, and Support Vector Machine, were evaluated using features extracted via Principal Component Analysis (PCA). The analysis revealed that the Logistic Regression algorithm achieved the highest accuracy, reaching 100% for feature counts between 6-15 in the Cz channel, while the K Nearest Neighbor algorithm also attained 100% accuracy for feature counts between 4-11 in the T3 channel. Overall, Logistic Regression outperformed other methods across the four channels, although the Support Vector Machine showed a decline in accuracy with an increasing number of features.
In contrast, the Quantum Support Vector Machine (QSVM) utilized qubits derived from 13 different feature maps, with performance metrics indicating that the ZZ feature maps yielded better accuracy under linear entanglement conditions. The QSVM demonstrated optimal performance with 4 qubits, achieving 100% accuracy with the X feature map across all qubit values, while performance declined for higher qubit counts. The analysis of the T3 channel further confirmed that the Z and X feature maps provided the best results, with accuracy decreasing for other feature maps as the number of qubits increased. Overall, the study highlights the superior performance of specific classical and quantum algorithms in classifying EEG signals, particularly emphasizing the effectiveness of the X and Z feature maps in the QSVM approach.
Discussion
In this study, various classical and quantum machine learning algorithms were applied to EEG datasets from individuals diagnosed with schizophrenia and healthy controls. Classical machine learning methods, particularly Logistic Regression and k-Nearest Neighbors (kNN), demonstrated high accuracy rates, with Logistic Regression achieving 100% accuracy for the Cz channel and kNN performing best for the T3 channel. Notably, the performance of the Support Vector Machine (SVM) algorithm decreased with an increasing number of features, which is significant given that the Quantum Support Vector Machine (QSVM) is a quantum adaptation of SVM. The QSVM showed comparable performance to classical methods, particularly when specific feature maps were utilized, although its accuracy declined with an increase in qubits and circuit complexity.
The analysis revealed that feature maps significantly influence the performance of quantum machine learning methods, with lower qubit counts yielding better results. The study also highlighted the execution time differences between classical algorithms, which completed in approximately 0.01 seconds, and the QSVM, which varied based on the feature map used. The authors concluded that this research represents a pioneering effort in applying quantum machine learning to schizophrenia diagnosis, demonstrating promising results and establishing a foundation for future studies in neuroscience. However, limitations such as reliance on quantum simulators instead of real quantum computers due to operational constraints were acknowledged, indicating areas for improvement in subsequent research.