الأبحاث ضمن الموضوع الرئيسي: تخطيط الدماغ وواجهات الدماغ-الكمبيوتر
-
نموذج هجين من CNN-Bi-LSTM مع دمج الميزات للكشف الدقيق عن نوبات الصرع
A hybrid CNN-Bi-LSTM model with feature fusion for accurate epilepsy seizure detectionتتناول 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…
-
كشف الحمل المعرفي من خلال تحسين ميزات القنوات الكهربائية الدماغية وتصنيف التجميع
Cognitive load detection through EEG lead wise feature optimization and ensemble classificationتستقصي هذه الدراسة تقييم الحمل المعرفي من خلال تحليل إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، مع التركيز على استجابة الدماغ للمؤثرات التي تسبب التوتر. باستخدام تحليل المتوسط المحلي القوي (R-LMD)، تم تحليل بيانات EEG إلى خمسة أوضاع على مدى أربع ثوانٍ. تم استخدام خوارزمية تحسين الحساب الثنائي (BAO) لتقليل مساحة الميزات واستخراج ميزات متعددة المجالات، مما…
-
واجهة دماغ-كمبيوتر عالية الأداء لفك تشفير الأصابع والتحكم في لعبة الطائرات الرباعية لدى فرد مصاب بالشلل
A high-performance brain–computer interface for finger decoding and quadcopter game control in an individual with paralysisتسلط الأبحاث الضوء على الاحتياجات غير الملباة للأفراد ذوي الشلل، لا سيما في مجالات مثل الدعم من الأقران، والترفيه، والأنشطة الرياضية. تم تطوير واجهة دماغ-حاسوب (BCI) جديدة عالية الأداء تعتمد على الأصابع، مما يتيح التحكم المستمر في ثلاث مجموعات أصابع مستقلة، بما في ذلك التحكم ثنائي الأبعاد في الإبهام، مما ينتج عنه أربعة درجات من…