الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تخطيط الدماغ الكهربائي
-
استكشاف فعالية تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق في تصنيف إشارات EEG في الاضطرابات العصبية
2025 | المؤلف: Souhaila Khalfallah وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تستكشف هذه الدراسة تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) لمعالجة إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) لتحديد الاضطرابات العصبية المختلفة، مثل الصرع، واضطراب طيف التوحد (ASD)، ومرض الزهايمر، والتي تؤثر مجتمعة على حوالي 15% من السكان العالميين. توضح الأبحاث سير عمل شامل يتضمن جمع بيانات EEG، والمعالجة المسبقة باستخدام مرشحات الاستجابة النبضية المحدودة (FIR)…
-
بنية شبكة عصبية عميقة فعالة للتعرف على المشاعر بناءً على تخطيط الدماغ الكهربائي
2025 | المؤلف: Khadidja Henni وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث هذه الدراسة في تحديد المشاعر من خلال تقنيات التعلم الآلي المطبقة على بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG). تتناول التحديات التي تطرحها الأبعاد العالية والتنوع في إشارات EEG، مما يعقد تصنيف المشاعر بدقة. غالبًا ما تفشل الطرق التقليدية في استخراج الميزات ذات الصلة بفعالية والتقاط الاعتماد الزمني المعقد المتأصل في بيانات EEG. للتغلب على هذه…
-
AADNet: نموذج تعلم عميق شامل لتشفير الانتباه السمعي
2025 | المؤلف: Nhan Duc Thanh Nguyen وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)يتضمن فك تشفير الانتباه السمعي (AAD) تحديد الكلام الذي يتم الانتباه إليه في بيئات متعددة المتحدثين باستخدام إشارات الدماغ المسجلة عبر تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG). وقد ركزت التطورات الأخيرة في AAD على تطبيقه في أجهزة السمع الموجهة عصبيًا، حيث تستفيد معظم الخوارزميات من التوافق العصبي مع غلاف الكلام الذي يتم الانتباه إليه. عادةً ما تستخدم…
-
التعرف على المشاعر المعتمد على EEG باستخدام CNN الديناميكية متعددة المقاييس والمحولات المغلقة
2024 | المؤلف: Zhuoling Cheng وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)يقدم هذا القسم طريقة جديدة للتعرف على المشاعر من إشارات EEG، تُسمى MSDCGTNet، والتي تدمج شبكة CNN ديناميكية متعددة المقاييس 1D ومشفّر المحولات المغلق. تبدأ الطريقة بشبكة CNN الديناميكية متعددة المقاييس لاستخراج ميزات مكانية وطيفية معقدة من بيانات EEG الخام، مما يقلل بشكل فعال من فقدان المعلومات وتكاليف الحساب المرتبطة بالتحويلات الزمنية الترددية. بعد ذلك،…
-
الاتصاليات من الدرجة العليا لوظيفة الدماغ البشري تكشف عن توقيعات طوبولوجية محلية لفك تشفير المهام، وتحديد الأفراد، والسلوك
2024 | المؤلف: Andrea Santoro وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تناقش هذه الفقرة قيود النماذج التقليدية لنشاط الدماغ البشري، التي تركز عادةً على التفاعلات الثنائية بين مناطق الدماغ. لقد قدمت التطورات الحديثة طرقًا لاستنتاج التفاعلات من الدرجة الأعلى (HOIs) التي تشمل ثلاث مناطق أو أكثر، ومع ذلك لا يزال من غير المؤكد ما إذا كانت هذه الطرق توفر رؤى أفضل مقارنةً بالأساليب الثنائية التقليدية في…
-
العلامات الحيوية لتخطيط الدماغ في مرض الزهايمر ومرحلة ما قبل الزهايمر: تحليل شامل للميزات الطيفية والاتصالية
2024 | المؤلف: Chowtapalle Anuraag Chetty وآخرون | المجلة: Alzheimer s Research & Therapy | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث الدراسة في إمكانية استخدام تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) كعلامة حيوية لتمييز مرض الزهايمر (AD) وضعف الإدراك المعتدل (MCI) عن الأفراد الأصحاء. جمعت الدراسة بيانات EEG في حالة الراحة من المشاركين عبر ثلاث مجموعات: أولئك الذين يعانون من AD، وأولئك الذين لديهم AD مبكر، والأفراد ذوي الإدراك الطبيعي. باستخدام خطي معالجة مسبقة متميزين، استخرج الباحثون…
-
تحسين تصنيف حالة العين المعتمد على EEG باستخدام خوارزمية ميتاهيرستيك المعدلة-BER
2024 | المؤلف: Ahmed M. Elshewey وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم البحث خوارزمية نصف قطر الأرض المعدل (MBER)، التي تهدف إلى تعزيز دقة تصنيف حالات العين كفتحة (0) أو مغلقة (1). تم تقييم الخوارزمية باستخدام مجموعة بيانات EEG المعالجة مسبقًا، والتي شملت التقييس، والتطبيع، وإزالة القيم الفارغة. تم تصميم تنسيق MBER الثنائي لاختيار الميزات التي تحسن بشكل كبير من دقة التصنيف. تم مقارنة أداء MBER…
-
AnEEG: استغلال التعلم العميق لإزالة الفنون بشكل فعال من بيانات EEG
2024 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم البحث “AnEEG”، وهو نموذج جديد للتعلم العميق مصمم لتحسين جودة إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) من خلال إزالة مختلف العوامل المعيقة مثل ومضات العين، ونشاط العضلات، والضوضاء البيئية بشكل فعال. باستخدام شبكة خصومة توليدية (GAN) مدمجة مع طبقات الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM)، يظهر AnEEG أداءً متفوقًا مقارنةً بتقنيات تحليل الموجات التقليدية. تكشف التقييمات…
-
توقع نوبات الصرع عبر دمج الشبكات العصبية المتكررة والمحولات متعددة الأبعاد
2024 | المؤلف: Rong Zhu وآخرون | المجلة: Journal of Translational Medicine | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تتناول ورقة البحث التحدي الحاسم في توقع نوبات الصرع، وهي حالة تؤثر بشكل كبير على جودة حياة المرضى. يقترح المؤلفون نموذجًا هجينًا جديدًا للتعلم العميق يدمج بين المحولات متعددة الأبعاد والشبكات العصبية التكرارية (LSTM و GRU) لتصنيف إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG). تتضمن المنهجية استخراج ميزات الوقت والتردد من إشارات EEG باستخدام تحويل فورييه قصير…
-
مؤشرات فعالة قائمة على EEG في بيئات الواقع الافتراضي المثيرة للعواطف: دليل من التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Ivonne Angélica Castiblanco Jiménez وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تستكشف هذه الدراسة تطبيق تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) في توصيف المشاعر، مع التركيز على التوافق بين الحالات العاطفية المبلغ عنها ذاتياً ونتائج التعلم الآلي. تفاعل ثلاثون مشاركًا مع خمسة بيئات واقع افتراضي مصممة لاستحضار مشاعر محددة بينما تم تسجيل نشاط دماغهم. قام المشاركون بتقييم حالاتهم العاطفية من حيث الإثارة والقيمة باستخدام دمية التقييم الذاتي. استخدمت…
