Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 696-704 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Klasifikasi Penyakit Skizofrenia menggunakan Algoritma Logistic Regresion
Khoirun Nisa 1 , Sony Kartika Wibisono 2 1,2 Program Studi Informatika, Universitas Harapan Bangsa, Purwokerto, Indonesia Email: khoirunnisa@uhb.ac.id 1 , sonykartika@uhb.ac.id 2

## Abstract
The World Health Organization (WHO) reports that 20 million people worldwide are affected by this mental disorder. Therefore, it is necessary to develop an automated model to diagnose patients that  can  help  doctors  to  start  medical  treatment  early.  This  research  aims  to  compare  machine learning algorithms in the classification of schizophrenia, a mental condition that is often difficult to diagnose, this research is expected to help improve accuracy in the schizophrenia diagnosis process. The  research  approach  involves  applying  a  Logistic  Regression  model  trained  with  medical  and psychological data from schizophrenia patients. The developed model was then tested to evaluate its accuracy in detecting schizophrenia. The accuracy result obtained using the Logistic Regression model was 93.6%.
Keywords : Schizophrenia, Classification, EEG, Logistic Regression

## Abstrak
World Health Organization (WHO) melaporkan bahwa 20 juta orang di seluruh dunia terkena gangguan  mental  ini.  Oleh  karena  itu,  perlu  dikembangkan  model  otomatis  untuk  mendiagnosis pasien  yang berguna  membantu  dokter untuk  memulai  perawatan medis secara  dini. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan algoritma machine learning dalam klasifikasi penyakit skizofrenia, sebuah  kondisi  mental  yang  kerap  kali  sulit  dalam  melakukan  diagnosis,  penelitian  ini  diharapkan dapat  membantu  meningkatkan  akurasi  dalam  proses  diagnosis  skizofrenia.  Pendekatan  penelitian ini melibatkan penerapan model  Logistic Regression  yang dilatih dengan data medis dan psikologis dari  pasien  skizofrenia.  Model  yang  dikembangkan  kemudian  diuji  untuk  mengevaluasi keakuratannya  dalam  mendeteksi  skizofrenia.  Hasil  akurasi  yang  diperoleh  menggunakan  model Logistic Regression sebesar 93.6%.
Kata kunci : Penyakit Skizofrenia, Klasifikasi, EEG, Logistic Regression

## 1. PENDAHULUAN
Skizofernia (SZ) merupakan gangguan mental berat yang mempunyai gejala seperti  delusi,  halusinasi,  bicara  tidak  teratur,  kesulitan  berfikir,  kurangnya motivasi  dan  masalah  sosio-psikologis  lainnya.  SZ  dapat  disembuhkan  dengan prognosis dan waktu yang tepat untuk membatu pengobatan yang lebih balik. Oleh karena itu, perlu dikembangkan model otomatis untuk mendiagnosis pasien yang berguna membantu dokter untuk memulai perawata medis secara dini [1]. Sinyal EEG  berfungsi  untuk  melihat  aktivitas  aliran  listrik  pada  otak.  Selain  itu  akuisis sinyal  ini  ekonomis,  non-invasif  dan  nonradioaktif  karena  keuntungan  tersebut maka peneliti menggunakan sinyal EEG untuk mendeteksi SZ. Rekaman sinyal EEG berisi data dinamis dalam jumlah besar untuk mempelajari fungsi otak. Biasanya, data  dalam  jumlah  besar  ini  dinilai  dengan  inspeksi  visual,  yang  membutuhkan waktu  lama,  rentan  terhadap  kesalahan  manusia,  dan  mengurangi  keandalan pengambilan  keputusan.  Hingga  saat  ini,  belum  ada  cara  yang  dapat
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 696-704 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
mengoptimalkan  dalam  mengidentifikasi  skizofrenia  dari  data  EEG  secara otomatis, cepat, dan akurat [2].
Deteksi  gangguan  mental  seperti  skizofrenia  (SZ)  dengan  menyelidiki aktivitas  otak  yang  direkam  melalui  sinyal  Electroencephalogram  (EEG)  adalah bidang yang menjanjikan dalam ilmu saraf. Penelitian ini menyajikan konektivitas efektif otak hibrida dan kerangka kerja deep learning untuk deteksi SZ pada sinyal EEG  multichannel.  Pertama,  matriks  konektivitas  efektif  diukur  berdasarkan metode Transfer Entropy (TE) yang memperkirakan hubungan sebab-akibat yang terarah dalam hal aliran informasi otak dari 19 channel EEG untuk setiap subjek. Kemudian,  elemen  konektivitas  efektif  TE  diwakili  oleh  warna  dan  membentuk Gambar konektivitas 19 × 19 yang, secara bersamaan, mewakili informasi waktu dan spasial sinyal EEG [3].
Pendekatan  berbasis  deskriptor  lokal  yang  diusulkan  memperoleh  akurasi klasifikasi rata-rata 92,85% [2]. Pengklasifikasi SVM dengan set  fitur  mendalam yang    diperoleh    menghasilkan    akurasi    tertinggi  91,23%  [4].  Penggabungan statistic dan fitur pattern memberikan akurasi 92,62% mengingat  pengklasifikasi BT  untuk  dataset  yang  terdiri  dari  28  subjek.  Selanjutnya,  akurasi  meningkat menjadi  99,24%  untuk  kumpulan  data  yang  lebih  besar  dengan  81  subjek [5]. Pendekatan  hibrida  yang  menggabungkan  teknik  robust  variational  mode decomposition (RVMD) dan optimized extreme learning machine (OELM) classifier untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan otomatis dalam mendeteksi SCZ  menggunakan  sinyal  elektroensefalogram  (EEG).  RVMD  digunakan  untuk menganalisis  dan  mensintesis  sinyal  EEG,  sedangkan  OELM  classifier  digunakan untuk klasifikasi NHC dan SCZ. Selain itu, fitur-fitur statistik juga digunakan dalam proses klasifikasi. Akurasi yang dihasilkan menggunakan metode RVMD & OELM : 92,93% dengan enam fitur [6].
Oleh  karena  itu,  penelitian  berikutnya  melakukan  pengembangan  untuk mengembangkan  skema  deteksi  skizofrenia  otomatis  menggunakan  data  sinyal EEG.  CWT  digunakan  untuk  menguraikan  sinyal  EEG  yang  difilter  menjadi komponen  frekuensinya  dan  fitur  statistik  dari  koefisien  CWT  dihitung  dalam domain  waktu.  Menerapkan  CNN  yang  dapat  secara  otomatis  mendeteksi  kelas yang  dimiliki  setiap  skalogram  dan  mengklasifikasikannya.  Model  CNN menghasilkan  akurasi  yang  seimbang  pada  kasus  pertama  sebesar  63,7%  dan 81,5% pada kasus kedua, pada uji validasi eksternal sebesar 64,5% dan 83,2% [7]. Penelitian  ahmad  shalbaf  melakukan  Kombinasi  continuous  wavelet  transform (CWT), transfer learning dengan empat  CNN  (AlexNet,  ResNet-18, VGG-19  dan Inception-v3)    dan    SVM  sebagai  pendekatan    baru    untuk    diagnosis    otomatis pasien    SZ    dari    sinyal    EEG.  akurasi    sebesar    92,60%±2,29    dicapai  untuk arsitektur    ResNet-18-SVM    pada    citra    skalogram    kombinasi    daerah  frontal, sentral,    pari    etal,    dan    oksipital    sinyal    EEG  [8].  Ekstraksi  fitur  data  EEG  dan arsitektur  Neural  Network  menggunakan  model  klasifikasi  otomatis  untuk skizofrenia  berdasarkan  pemetaan  spasial-temporal  EEG  dan  LeViT  digunakan untuk  mengklasifikasikan  berdasarkan  struktur  biara  dan  transformator.  Model tersebut  menghasilkan  akurasi  rata-rata  subjek  dependen  sebesar  85,04%[9]. Hasil  percobaan kinerja  dengan menggunakan (a)  Ada-Boost  Classifier  dengan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 696-704 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
elektroda    Tengah  adalah    85,71%,    (b)    Gradient-Boosting    Classifier    dengan elektroda  Parietal  Occipital  adalah  80,00%,  (c)  Decision-Tree Classifier  &  Ada- Boost  Classifier  dengan  Frontal-  Elektroda  prefrontal  adalah  76,67%,  dan  (d) XGBoost  Classifier  dengan kombinasi  elektroda  Central,  Parietal-Occipital,  dan Frontal-Prefrontal    adalah    78,75%  [10].  Berdasarkan  uraian  diatas,  maka penelitian  ini  akan  berfokus  pada  penerapan  metode  Linier  Regression  dalam mengklasifikasi penyakit skizofrenia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  akan  menggunakan  beberapa  tahapan  dan  alur  dalam  proses penyelesaian masalahan yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian

## 2.1. Dataset
Tahap  awal  pada  penelitian  ini  adalah  pengumpulan  dataset  yang  diambil dari  Kaggle.  Dataset  terdiri  dari  22  kontrol  dan  36  pasien  skizofrenia  telah digabungkan dengan 10 kontrol dan 13 pasien. Sinyal EEG direkam dalam keadaan istirahat  selama  mata tertutup  dan  diukur    berdasarkan    standar   10-20    system pada Gambar 2.  Semua  19 saluran  EEG  terdiri  dari  Fp1,  Fp2,  F7,  F3,  Fz,  F4, F8,  T3,  C3, Cz,  C4,  T4,  T5,  P3,  Pz,  P4,  T6,  O1,  O2  dan  elektroda  FCz dianggap
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 696-704 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
sebagai  elektroda  referensi [11]. Sinyal dari rekaman EEG dibagi menjadi 15 detik segmen, masing-masing berisi 5000 × 19 titik pengambilan sampel.
Gambar 2. Standar 10 -20 System

## 2.2. Pre – Processing
Sinyal EEG diperoleh dari kulit kepala yang sangat dipengaruhi oleh artefak fisiologis  seperti  mata  yang  berkedip,  gerakan  otot,  dan  lain-lain,  sehingga representasi akurat masih kurang dari sinyal yang diperoleh dari otak. Maka perlu memisahkan sinyal otak yang penting dan aktivitas saraf acak yang diamati selama rekaman  EEG.  Biasanya,  frekuensi  yang  lebih  tinggi  dari  50  Hz  dianggap  sebagai noise. Penelitian ini telah menggunakan filter Butterworth band-pass fase-nol orde 2  untuk  prapemrosesan  sinyal  EEG.  Respons  besaran  filter  Butterworth  orde  2 diberikan oleh Persamaan (1).
(1)
Dimana M merupakan order of filter, w adalah passband, w c representasi dari batas  akhir  frekuensi  dan  G 0 merupakan  frekuensi  nol.  Filter  Butterworth membatasi  nilai  frekuensi  sinyal  dalam  kisaran  [0,5,  50]  Hz  dan  menghasilkan sinyal  EEG  yang  lebih  bersih.  Sebelum  memasukkan  sinyal  ini  ke  CNN  untuk pelatihan,  sinyal  tersebut  diskalakan  dalam  kisaran  0  hingga  1  menggunakan normalisasi z-score.

## 2.3. Feature Extraction
Sebagian  besar  pengklasifikasi  pembelajaran  mesin  konvensional,  seperti SVM,  regresi  logistik,  pengklasifikasi  penguat  gradien,  dll.,  memerlukan  fitur buatan  tangan  yang  diekstrak  dari  sinyal  sebelumnya.  Fitur-fitur  ini  biasanya didasarkan  pada  metrik  statistik  seperti  varians,  power,  dll  [12].  Kumpulan  fitur yang dipilih selanjutnya dikurangi menggunakan algoritma pemilihan fitur karena tidak  semua  fitur  sama  pentingnya  atau  memiliki  efek  positif  pada  akurasi klasifikasi.  Di  sisi  lain,  CNN  mengekstrak  dan  mempelajari  fitur  secara  otomatis tanpa memerlukan pakar domain atau mekanisme pemilihan fitur eksternal. Oleh karena  itu,  alih-alih  mengekstrak  fitur  secara  manual  dan  kemudian mengidentifikasi  fitur  yang  diskriminatif  di  antara  fitur-fitur  tersebut,  penelitian ini menggunakan CNN sebagai ekstraksi fitur.
| H (jw) 2 | = 𝐺 𝑜 2 1+( 𝑗 𝑤 𝑗 𝑤 𝑐 ) 2𝑀
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 696-704 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.4. Channel Selection
Beberapa  percobaan  dilakukan  untuk  menemukan  saluran  yang  paling relevan.  Sebagai  percobaan  pertama,  kami  menggabungkan  data  dari  semua  19 saluran  dan  membangun  Dataset  Full_Channels  di  mana  model  CNN  yang ditunjukkan  pada  Gambar  3  dilatih.  Parameter  network  disesuaikan  dengan mengamati pengaruhnya terhadap akurasi klasifikasi. Jumlah kernel yang berbeda (yaitu, 4, 8, 12, 16 dan 20) dengan ukuran yang berbeda dicoba dan nilai terbaik dipilih dengan menggunakan cross-validation .
Gambar 3. Arsitektur CNN atau percobaan dengan seluruh saluran
Demikian  pula,  laju  pembelajaran  divariasikan  sebagai  0,01,  0,001  dan 0,0001.  Akurasi  maksimum  dicapai  dengan  menggunakan  tingkat  pembelajaran 0,001  dengan Adam  Optimizer .  Fungsi  RELU  digunakan  sebagai  fungsi  aktivasi bersama dengan mean squared error sebagai loss function . Lebih lanjut, kami juga mengamati  efek  dari  daerah  frontal,  temporal,  parietal,  oksipital,  dan  pusat  otak pada  deteksi  SZ.  Hanya  ukuran  kernel  dari  lapisan  konvolusi  1  dan  lapisan konvolusi 2 yang diubah menjadi 7 dan 10.
Setelah  itu,  saluran  ketiga  digabungkan,  dan  proses  dilanjutkan  sampai akurasi  yang  diinginkan  tercapai.  sedangkan  arsitektur  CNN  yang  digunakan diberikan  pada  Gambar  4  Jumlah  kernel  disesuaikan  dengan  meningkatkan jumlahnya  mulai  dari  3  dan  ukuran  kernel  disesuaikan  dengan mempertimbangkan nilai pada rentang 3 hingga 20.
Gambar 4. Arsitektur Seleksi Channel menggunakan CNN
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 696-704 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Ekstraksi  menggunakan  arsitektur  CNN,  tugas  selanjutnya  adalah mengklasifikasikan sinyal EEG. Seperti yang telah dibahas sebelumnya, arsitektur CNN secara logis dapat dibagi menjadi dua bagian - konvolusi + pooling layers yang bertanggung jawab untuk ekstraksi fitur, dan lapisan yang sepenuhnya terhubung yang bertanggung jawab untuk klasifikasi menggunakan regresi logistik.

## 2.5. Overall Algorithm
Keseluruhan algoritma terdiri dari pemrosesan sinyal, normalisasi, ekstraksi fitur dan klasifikasi. Pseudocode dari model yang diusulkan diberikan pada tabel 1.
Tabel 1. Pseudocode Algoritma Usulan Pseudocode  Algoritma Usulan
1. Input : Poin sampel pelatihan S train Output Label O train dan tes sampel S test 2. Output: prediksi label-label di tes sampel P test 3. Applay 2 nd order Butterworth filter di fitur S train and S test
4. Apply Z-score normalisasi di S train dan S test 5. f train = memilih fitur setelah melewati proses S train dan O train to M 6. Set S’ train =  training dataset menggunakan  fitur f train dan  S’ test setelah  itu melewati tes dataset ke M’
7. Output P test menggunakan CL (S’ train, O train, S’ test )
Fitur-fitur  yang  diekstraksi,  setelah  diratakan  dimasukkan  ke  dalam  model Regresi  Logistik  [41].  Regresi  logistik  adalah  metode  analisis  statistik  yang memodelkan  variabel  target  dikotomis  dan  memperkirakan  probabilitasnya berdasarkan fitur individu. Metode ini banyak digunakan dalam masalah di mana hasilnya bersifat kategorikal seperti halnya data Skizofrenia yang digunakan dalam penelitian ini.

## 2.6. Evaluation Metrics
Berbagai  metrik  telah  digunakan  dalam  literatur  untuk  evaluasi  klasifikasi, seperti  akurasi,  sensitivitas,  dll.  Metrik-metrik  ini  menggunakan  label  yang diprediksi dan label yang sebenarnya untuk menilai kinerja model. Akurasi adalah ukuran yang paling umum digunakan untuk membandingkan antar model karena mudah  untuk  diinterpretasikan.  Namun,  ukuran  ini  juga  rentan  terhadap  bias ketika ukuran kelas tidak sama.
Akurasi  memberikan  persentase  total  prediksi  yang  benar  dari  semua  label yang diprediksi. Akurasi dihitung dengan menggunakan persamaan 2.
(2)
Dimana  TP,  TN,  FN  dan  FN  merupakan true  positives,  true  negatives,  false positives, dan false negatives .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil akurasi menunjukan bahwa Logistik regresi sebesar 93,6 % dan k-NN sebesar 65.77%. terdapat pada tabel 1.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 696-704 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 2. Hasil Akurasi Algoritma Akurasi K-NN 65,77% Linier Regresion 93,6%
Ditunjukkan dengan pengolahan data pada Gambar 5 untuk KNN dan Gambar 6 untuk Logistic Regression.
Gambar 5. Linier Regression
Gambar 6. K-NN
Dalam  evaluasi  performa  model  terhadap  data  tes  dengan  epoch  10, ditemukan bahwa nilai kerugian (loss) model terlihat pada Gambar 3 adalah 0,67. Ini  mengindikasikan  bahwa,  rata-rata,  selisih  antara  prediksi  model  dan  nilai sebenarnya  adalah  0,697.  Nilai  ini  memberikan  Gambaran  tentang  sejauh  mana kesalahan  prediksi  yang  dihasilkan  model  ketika  dihadapkan  dengan  data  baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Gambar 7. Nilai Loss
Selanjutnya, terkait dengan akurasi, model mampu  memprediksi label kelas dengan  benar  dalam  sekitar  40%  dari  kesempatan  pada  data  tes.  Mengingat konteks dan kesulitan tugas klasifikasi yang dihadapi, ini dapat diartikan sebagai indikasi  awal  dari  performa  model.  Namun,  perlu  dicatat  bahwa  angka  ini  harus ditafsirkan dengan hati-hati. Sebagai contoh, jika data sangat tidak seimbang, maka
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 696-704 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
akurasi yang relatif rendah ini mungkin lebih mencerminkan performa model pada kelas minoritas daripada kemampuannya untuk memprediksi secara umum. Oleh karena  itu,  penelitian  lebih  lanjut  dan  penyesuaian  model  mungkin  diperlukan untuk meningkatkan performa ini.
Hasil  klasifikasi  model  pada  Gambar  4  menunjukkan  bahwa  ada  578  True Positives untuk skizofrenia. Ini berarti bahwa dalam 578 kasus, model kita berhasil memprediksi dengan benar bahwa subjek memiliki skizofrenia. Di sisi lain, model tidak menghasilkan False Positives untuk skizofrenia, yang berarti tidak ada subjek yang sebenarnya sehat namun diprediksi oleh model sebagai memiliki skizofrenia. Namun, model memiliki 840 False Negatives untuk subjek yang sehat. Ini berarti ada  840  subjek  yang  sebenarnya  sehat,  namun  model  memprediksi  mereka memiliki skizofrenia. Ini menunjukkan bahwa model kita memiliki kecenderungan untuk  memprediksi  subjek  sebagai  memiliki  skizofrenia,  meski  sebenarnya mereka sehat.
Terakhir,  ada  1  True  Negative  untuk  subjek  yang  sehat.  Ini  berarti  hanya ada  satu  kasus  di  mana  model  berhasil  memprediksi  subjek  yang  sehat  dengan benar.  Ini  menunjukkan  bahwa  performa  model  kita  dalam  mengidentifikasi subjek yang sehat sangat tinggi.
Gambar 8. Matrix Confusion
4.  SIMPULAN
Hasil  diatas  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  bias  yang  kuat  terhadap prediksi  skizofrenia  dan  mengalami  kesulitan  dalam  membedakan  subjek  yang sehat.  Penyesuaian  lebih  lanjut  pada  model  mungkin  diperlukan  untuk memperbaiki  ini  dan  mencapai  kinerja  yang  lebih  seimbang  antara  memprediksi subjek yang memiliki skizofrenia dan subjek yang sehat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  Hassan,  S.  F.  Hussain,  and  S.  M.  Qaisar,  “Fusion  of  multivariate  EEG  signals  for schizophrenia  detection using  CNN  and machine  learning  techniques,” Inf. Fusion , vol. 92, no. December 2022, pp. 466–478, 2023, doi: 10.1016/j.inffus.2022.12.019.
[2] T.  S.  Kumar,  K.  N.  V.  P.  S.  Rajesh,  S.  Maheswari, V.  Kanhangad,  and  U.  R.  Acharya, “Automated Schizophrenia detection using local descriptors with EEG signals,” Eng.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 696-704 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Appl.  Artif.  Intell. ,  vol.  117,  no.  April  2022,  p.  105602,  2023,  doi: 10.1016/j.engappai.2022.105602.
[3] S.  Bagherzadeh,  M.  S.  Shahabi,  and  A.  Shalbaf,  “Detection  of  schizophrenia  using hybrid  of  deep  learning  and  brain  effective  connectivity  image  from electroencephalogram  signal,” Comput.  Biol.  Med. ,  vol.  146,  no.  April,  p.  105570, 2022, doi: 10.1016/j.compbiomed.2022.105570.
[4] S.  Siuly,  Y.  Guo,  O.  F.  Alcin,  Y.  Li,  P.  Wen,  and  H.  Wang,  “Exploring  deep  residual network  based  features  for  automatic  schizophrenia  detection  from  EEG,” Phys. Eng. Sci. Med. , 2023, doi: 10.1007/s13246-023-01225-8.
[5] M.  Agarwal  and  A.  Singhal,  “Fusion  of  pattern-based  and  statistical  features  for Schizophrenia detection from EEG signals,” Med. Eng. Phys. , vol. 112, no. December 2022, 2023, doi: 10.1016/j.medengphy.2023.103949.
[6] S. K. Khare and V. Bajaj, “A hybrid decision support system for automatic detection of Schizophrenia using EEG signals,” Comput. Biol. Med. , vol. 141, no. May 2021, p. 105028, 2022, doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.105028.
[7] A.  I.  Korda,  E.  Ventouras,  P.  Asvestas,  M.  Toumaian,  G.  K.  Matsopoulos,  and  N. Smyrnis,  “Convolutional  neural  network  propagation  on  electroencephalographic scalograms for detection of schizophrenia,” Clin. Neurophysiol. , vol. 139, pp. 90–105, 2022, doi: 10.1016/j.clinph.2022.04.010.
[8] A.  Shalbaf,  S.  Bagherzadeh,  and  A.  Maghsoudi,  “Transfer  learning  with  deep convolutional neural network for automated detection of schizophrenia from EEG signals,” Phys.  Eng.  Sci.  Med. ,  vol.  43,  no.  4,  pp.  1229–1239,  2020,  doi: 10.1007/s13246-020-00925-9.
[9] B.  Li,  J.  Wang,  Z.  Guo,  and  Y.  Li,  “Automatic  detection  of  schizophrenia  based  on spatial – temporal feature mapping and LeViT with EEG signals,” Expert Syst. Appl. , vol. 224, no. April 2022, 2023.
[10]  P. K. Sahu, “Artificial intelligence system for verification of schizophrenia via theta- EEG  rhythm,” Biomed.  Signal  Process.  Control ,  vol.  81,  no.  December  2022,  p. 104485, 2023, doi: 10.1016/j.bspc.2022.104485.
[11]  V.  J. ;  S.  L.  O.  V.  R.  E.  J.  C.  K.  H.  C.  N.  A.  U.  R.  Acharya;,  “Automated  detection  of schizophrenia using nonlinear signal processing methods,” Artif Intell Med , vol. 20, 2019, doi: doi: 10.1016/j.artmed.2019.07.006.
[12]  S.  Mian  Qaisar  and  S.  Fawad  Hussain,  “Arrhythmia  Diagnosis  by  Using  Level- Crossing ECG Sampling and Sub-Bands Features Extraction for Mobile Healthcare,” Sensors (Basel). , vol. 20, no. 8, 2020, doi: 10.3390/s20082252.