الفُصام يعد من أكثر الاضطرابات النفسية تعقيدًا، حيث يتسم باختلالات شديدة في الشبكات القشرية. على الرغم من تقدم العلوم الطبية، إلا أن العلامات الحيوية القابلة للتحويل إكلينيكيًا والمبنية على تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) لم تتطور بشكل كافٍ بعد. في ظل هذه الخلفية، تم تقديم دراسة جديدة تعتمد على **التحويل الموجي (Wavelet Scattering Transform)** كأداة لتطوير نهج تشخيصي فعال.

يعتمد هذا الإطار على دمج التحويل الموجي والاعتماد على استراتيجيات التحقق من صحة البيانات الصارمة لتفادي تسرب البيانات الزمنية، مما يسهم في تحسين الاعتمادية في التصنيف. تم استخراج معاملات التحويل الموجي متعددة الأبعاد من بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي في حالة الراحة، ومن ثم عُرِّفَت علامات حيوية ذات دلالة إحصائية من خلال تقنيات تحليل البيانات.

تُظهر النتائج أن معاملات التحويل الثانية التي تتعلق بارتباط الترددات كانت الأبرز في مجموعة العلامات التمييزية، مع هيمنة ميزات نطاق غاما، مما يدل على أن التغيرات في سعة الإشارات تمثل التوقيع الكهربائي الأساسي للفُصام. ووفقًا للدراسة، كانت القطب الكهربائي P3 الأكثر تمييزًا، حيث حقق تصنيف الغابة العشوائية (Random Forest) دقة تصل إلى 90.48% عند تقييمها تحت ظروف صارمة لتجنب التحيز.

تشير هذه النتائج إلى إمكانية استخدام إطار التحويل الموجي كمعيار دقيق وقابل للتفسير لاكتشاف علامات الفُصام الحيوية، مما يمهد الطريق لتحقيق تقدم في تشخيص الفُصام وأنواعه الفرعية في المستقبل. هل تجد أن هذا التطور سيكون له تأثير كبير على كيفية فهم وعلاج الفُصام؟ شاركونا آرائكم في التعليقات.