در این مقاله یک نمایه جدید به منظور تشخیص خودکار شدت بیماری آصم با استفاده از پردازش سیگنالهای کپنوگرام ارائه شده است. تحقیقات انجام گرفته در گذشته نشان دهنده ارتباط مهمی بین کپنوگرام و بیماری آصم بوده است .هرچند، اغلب آن تحقیقات از روشهای پردازشی حوزه زمان اسفاده کرده بوده و بر این فرضیه استوار بودند که کپنوگرام یک سیگنال ایستان است. در این تحقیق با استفاده از ضرائب پیش بینی خطی (LPC) و روش مدلینگ اتورگرسیو (AR Modelling-Burg Method) سیگنالهای کپنوگرام مورد پردازش قرار گرفته‌اند. با استفاده از نتایج حاصل از این پردازش، تعداد شش ویژگی استخراج شده اند که با استفاده از روشهای آماری مانند ROC, توانایی‌های آنها برای تمایز بیماران آصمی از افراد سالم و همینطور قابلیت آنها برای تشخیص شدت بیماری آصم اثبات شده است. در ادامه با استفاده از به کار بردن این بردار ویژگی در یک شبکه عصبی GRBF, نمایه اشاره شده که همان خروچی این شبکه است، استخراج شده است. این نمایه یک عدد طبیعی بین 1 تا 10 می‌باشد (1 برای افراد سالم و10 نشان دهنده بیمار با شدت آصم ببسیار بالا) که متوسط تشخیص صحیح 90/15 % و خطای 9/85% را داراست. الگوریتم ارائه شده در این پژوهش بر آن دارد که روشی سریع و مقرون به صرفه برای کمک به متخصصان ارائه دهد، چراکه قادر است شدت بیماری آصم را به صورت سریع و خودکار رصد کند. Manuscript profile