تناقش هذه الفقرة إمكانية واجهات الدماغ-الكمبيوتر (BCIs) في الوقت الحقيقي التي تقوم بفك تشفير تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) أثناء تخيل الحركة (MI) كأدوات فعالة لإعادة التأهيل بعد إصابة الأعصاب. إن دمج الواقع الافتراضي الغامر (VR) مع BCIs يوفر تغذية راجعة بصرية وسمعية تتماشى مع تخيل الحركة للمستخدم، مما يسهل العلاجات الموجهة نحو المهام. تركز الدراسة…

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…

تقدم هذه الدراسة مخطط تعلم تبايني عبر الموضوعات (CSCL) جديد يهدف إلى تعزيز التعرف على المشاعر المستند إلى EEG، وهو مجال حاسم ضمن الحوسبة العاطفية. تتناول الدراسة تحدي التباين الفردي في إشارات EEG من خلال استخدام هدف تبايني مزدوج ضمن الفضاء الزائدي، مما يسمح للنموذج بتعلم ميزات محددة لكل موضوع وتمثيلات قابلة للتعميم بشكل فعال.…

تبحث هذه الدراسة في تحسين تصنيف تخيل الحركة (MI) في واجهات الدماغ-الكمبيوتر (BCIs) من خلال تقنيات التعلم الآلي المتقدمة والتعلم العميق. تؤكد الدراسة على أهمية تصنيف بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) بدقة، والتي تتم معالجتها من خلال ثلاث مراحل: معالجة البيانات المسبقة، استخراج الميزات، والتصنيف. من خلال تقييم خمسة مصنفات تقليدية—أقرب الجيران (KNN)، مصنف الدعم…