تقدم هذه الدراسة طريقة جديدة لتصنيف الكلام المتخيل من إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، باستخدام هياكل تعلم عميقة متقدمة وخط أنابيب معالجة مسبقة متخصصة. يقترح المؤلفون خمس هياكل هجينة تجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) لالتقاط الميزات المكانية والزمانية لبيانات EEG بشكل فعال. يتكون خط أنابيب المعالجة المسبقة من…

تقدم البحث PSD-LW-DCN، وهو شبكة عميقة خفيفة الوزن مصممة لاكتشاف النوبات عبر الموضوعات باستخدام بيانات EEG. يتناول النموذج تحدي الاختلافات الفسيولوجية المتنوعة بين المرضى، والتي غالبًا ما تعيق أداء أنظمة اكتشاف النوبات الحالية. من خلال استخدام ميزات كثافة الطيف الترددي (PSD) المستمدة من تقدير الطيف متعدد الطور، يقوم النموذج بمعالجة إشارات EEG الخام من خلال…

تقدم الدراسة مقياس PC-entropy، وهو مقياس جديد لقياس التزامن العصبي العالمي في بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، مع معالجة قيود الطرق الحالية التي تركز بشكل أساسي على التفاعلات الثنائية. يجمع PC-entropy بين تحليل المكونات الرئيسية (PCA) مع إنتروبيا شانون، حيث يطبق الإنتروبيا المنضبطة على القيم الذاتية المستمدة من تباين البيانات. يتراوح هذا المقياس من 0…

تتناول هذه الورقة البحثية تحديات الكشف المبكر عن مرض الزهايمر (AD) باستخدام تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، وهو أداة تشخيصية غير جراحية وفعالة من حيث التكلفة. غالبًا ما تكافح الطرق التقليدية لتخطيط الدماغ الكهربائي لاستخراج ميزات معلوماتية بدقة من إشارات الدماغ المعقدة، مما يحد من أدائها التشخيصي. للتغلب على هذه القيود، تقترح الدراسة إطار عمل جديد…

يتناول القسم التحديات التي تواجه واجهات الدماغ-الكمبيوتر المستقلة عن الموضوع (BCIs) بسبب التباين العالي بين الأفراد وطبيعة إشارات EEG غير الثابتة، مما يعيق تعميم النموذج. تساهم عوامل مثل التغيرات في أنماط النشاط العصبي، مواضع الأقطاب الكهربائية، والضوضاء الخارجية في صعوبة تطوير واجهات BCI موثوقة دون إعادة معايرة شاملة. لمعالجة هذه التحديات، يقدم البحث المحول المدمج…