الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نوبة صرع
-
الكشف عن نوبات الصرع من إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي بناءً على نموذج التعلم العميق 1D CNN-LSTM باستخدام تحويل الموجات المنفصلة
2025 | المؤلف: Homa Kashefi Amiri وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث الدراسة في الكشف التلقائي عن نوبات الصرع من إشارات EEG، والتي تتميز بنشاط كهربائي مفرط في الدماغ. تتضمن المنهجية استخراج نطاقات EEG باستخدام تحويل المويجات المتقطع (DWT) ودمجها في متجه ميزات. ثم تتم معالجة هذا المتجه من خلال شبكة عصبية تلافيفية أحادية البعد (CNN) لالتقاط المعلومات المكانية، تليها طبقة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)…
-
دمج ميزات متعددة التدفقات من محول الرؤية والشبكة العصبية التلافيفية للكشف الدقيق عن نوبات الصرع من إشارات EEG
2025 | المؤلف: Qi Li وآخرون | المجلة: Journal of Translational Medicine | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم البحث نموذج CMFViT، وهو نهج جديد للكشف التلقائي عن النوبات باستخدام تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG). يدمج هذا النموذج شبكة عصبية تلافيفية (CNN) مع محول رؤية (ViT) من خلال استراتيجية دمج ميزات متعددة الجداول (MSFF)، مما يعالج بفعالية قيود طرق التعلم العميق الحالية في التقاط الميزات المحلية والاعتماديات الزمنية العالمية لإشارات EEG. من خلال تحويل…
-
نموذج هجين من CNN-Bi-LSTM مع دمج الميزات للكشف الدقيق عن نوبات الصرع
2025 | المؤلف: Xiaoshuai Cao وآخرون | المجلة: BMC Medical Informatics and Decision Making | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تتناول الأبحاث الحاجة الملحة لطرق فعالة لاكتشاف النوبات في إدارة الصرع، مقترحة نهج هجين جديد للتعلم العميق يدمج دمج الميزات من أجل دقة محسنة. تستخدم المنهجية تحويل الموجات المتقطعة (DWT) لتفكيك إشارات EEG على خمسة مستويات، مستخرجة ميزات الوقت-التردد وغير الخطية. لتحسين اختيار الميزات، يتم استخدام آلة الدعم المتجهة-إزالة الميزات التكرارية (SVM-RFE)، تليها التصنيف باستخدام…
-
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…
-
التنبؤ القائم على السحابة بنوبات الصرع باستخدام تحليل تخطيط الدماغ الكهربائي في الوقت الحقيقي
2024 | المؤلف: Gousia Thahniyath وآخرون | المجلة: International Journal of Power Electronics and Drive Systems/International Journal of Electrical and Computer Engineering | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تركز هذه الدراسة على تعزيز دقة توقع نوبات الصرع من خلال تحليل بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) في الوقت الحقيقي المستند إلى السحابة. من خلال الاستفادة من القوة الحاسوبية وقابلية التوسع لمنصات السحابة، تهدف الأبحاث إلى تطوير إطار عمل قوي يمكنه معالجة بيانات EEG بسرعة، واستخراج الميزات ذات الصلة، واستخدام خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة لتوقع…
-
مخطط يجمع بين دمج الميزات ونماذج التعلم العميق الهجينة لاكتشاف وتوقع نوبات الصرع
2024 | المؤلف: Jincan Zhang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تتناول ورقة البحث الحاجة الملحة لطرق فعالة للكشف عن النوبات والتنبؤ بها لمرضى الصرع، الذين غالبًا ما يعانون من نوبات مفاجئة تؤثر بشدة على جودة حياتهم. يقترح المؤلفون نهجًا جديدًا يستخدم تقنية دمج الميزات متعددة الفئات مع نموذج شبكة عصبية تلافيفية-وحدة متكررة بوابة-آلية انتباه (CNN-GRU-AM). تبدأ الطريقة بتحليل الموجات لإشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) باستخدام…
-
الحاضر والمستقبل في اكتشاف النوبات والتنبؤ بها والتوقعات باستخدام التعلم الآلي، بما في ذلك التأثير المستقبلي على التجارب السريرية
2024 | المؤلف: Wesley T. Kerr وآخرون | المجلة: Frontiers in Neurology | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التحديات الكبيرة التي تطرحها النوبات، لا سيما من حيث اكتشافها وتوقعها، والتي تعتبر حاسمة لتحسين جودة الحياة وتقليل الوفيات. ويؤكد على الحاجة إلى تمييز دقيق بين النوبات والأعراض العصبية الأخرى، فضلاً عن أهمية توقع احتمالية حدوث النوبات. يتم تسليط الضوء على دمج التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) مع…
-
LSTM المتبقي والثنائي الاتجاه لاكتشاف نوبات الصرع
2024 | المؤلف: Wei Zhao وآخرون | المجلة: Frontiers in Computational Neuroscience | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم هذه الدراسة نموذجًا هجينًا جديدًا للتعلم العميق، ResBiLSTM، مصممًا لاكتشاف نوبات الصرع من إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، مع معالجة التحديات التي تطرحها التفسيرات اليدوية لهذه الإشارات. يدمج النموذج شبكة عصبية متبقية أحادية البعد (ResNet) لاستخراج الميزات المكانية المحلية من بيانات EEG، والتي تتم معالجتها بعد ذلك بواسطة طبقة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى ثنائية…
-
إطار عمل جديد للتعلم العميق لاكتشاف النوبات الصرعية باستخدام إشارات EEG
2024 | المؤلف: Sayani Mallick وآخرون | المجلة: Frontiers in Computational Neuroscience | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)في هذا البحث، يقدم المؤلفون إطار عمل جديد لاكتشاف نوبات الصرع باستخدام مزيج من الشبكات العصبية التلافيفية أحادية البعد (1D-CNN)، والشبكات العصبية الذاكرة الطويلة القصيرة ثنائية الاتجاه (LSTMs)، ووحدات الذاكرة المتكررة المغلقة (GRUs)، وطبقة التجميع المتوسطة. يظهر الهيكل المقترح تحسينات كبيرة في مقاييس الأداء لكل من التصنيفات الثنائية والمتعددة الفئات، مما يتيح اكتشاف النوبات من…
-
تصنيف النوبات الصرعية بناءً على الشبكات العصبية العشوائية باستخدام تحويل الموجات المنفصلة لتحليل إشارة تخطيط الدماغ
2024 | المؤلف: Syed Yaseen Shah وآخرون | المجلة: Applied Sciences | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)يتناول هذا القسم تطوير طريقة تصنيف جديدة للنوبات الصرعية باستخدام شبكة عصبية عشوائية (RNN). الصرع، وهو اضطراب عصبي شائع يتميز بنشاط كهربائي مفرط في الدماغ، يتطلب الكشف الفعال عن النوبات من أجل التشخيص الدقيق والعلاج. يتم استخدام الطرق التقليدية، مثل تخطيط الدماغ الكهربائي (EEGs) وتخطيط العضلات الكهربائي، من قبل أطباء الأعصاب لمراقبة نشاط الدماغ. يهدف…
