دانلود PDF مقاله طبقه‌ بندی EEG در دو سطح نرمال و دارای اضطراب با استفاده از ویژگی‌های غیر خطی فائزه دانشمند 16 صفحه پی دی اف

استفاده از الگوریتم‌ های یادگیری ماشین (مانند SVM، شبکه‌ های عصبی، درخت تصمیم) برای تقسیم‌ بندی سیگنال‌ های EEG به گروه‌ های مختلف. این گروه‌ ها ممکن است شامل وضعیت‌ های مختلف مغزی مانند خواب، بیداری، تمرکز، یا اختلالات مغزی مانند صرع باشد . به طور کلی، طبقه‌ بندی EEG کاربردهای زیادی در زمینه‌ های پزشکی (برای تشخیص بیماری‌ هایی مثل صرع، اختلالات خواب و غیره) و علوم شناختی دارد.

سایت جزوه فارسی دانلود PDF مقاله طبقه‌ بندی EEG در دو سطح نرمال و دارای اضطراب با استفاده از ویژگی‌های غیر خطی فائزه دانشمند 16 صفحه پی دی اف را برای شما دوستان فراهم کرده است. طبقه‌ بندی سیگنال‌ های EEG (Electroencephalogram) برای شناسایی حالت‌ های روانی، از جمله اضطراب، یکی از حوزه‌ های جذاب در علم عصب‌ نگاری است. استفاده از ویژگی‌ های غیرخطی در این فرآیند به دلیل ماهیت پیچیده و غیرخطی سیگنال‌ های EEG بسیار کارآمد است. با سایت جزوه فارسی همراه باشید.

پی دی اف مقاله طبقه‌ بندی EEG در دو سطح نرمال و دارای اضطراب با استفاده از ویژگی‌های غیر خطی

سیگنال‌ های EEG نشان‌ دهنده فعالیت الکتریکی مغز هستند و از الکترودهایی که روی پوست سر قرار داده می‌ شوند، ثبت می‌ گردند. این سیگنال‌ ها حاوی اطلاعات زیادی درباره عملکرد مغز و وضعیت روانی فرد هستند. با این حال، سیگنال‌ های EEG به دلیل غیرخطی بودن و وجود نویز های مختلف (مانند نویز عضلانی یا الکترو مغناطیسی)، نیازمند تکنیک‌ های پردازشی پیشرفته برای استخراج ویژگی‌ های مفید هستند.

PDF مقاله طبقه‌ بندی EEG در دو سطح نرمال و دارای اضطراب با استفاده از ویژگی‌های غیر خطی

ویژگی‌ های غیرخطی EEG

ویژگی‌ های غیرخطی بازتاب‌ دهنده رفتار پیچیده سیستم عصبی مرکزی هستند. این ویژگی‌ ها معمولاً با استفاده از ابزارهای ریاضیاتی و نظریه‌ های غیرخطی محاسبه می‌ شوند. نمونه‌ هایی از این ویژگی‌ ها عبارتند از:

الف. آنتروپی‌ ها:

• آنتروپی شانون: میزان بی‌ نظمی و تصادفی بودن سیگنال.
• آنتروپی نمونه (Sample Entropy): محاسبه بی‌ نظمی در سیگنال به طور دقیق‌ تر.
• آنتروپی تقریبی (Approximate Entropy): ساده‌ تر از آنتروپی نمونه، اما برای اندازه‌ گیری بی‌ نظمی استفاده می‌ شود.

ب. ابعاد فرکتالی:

• ابعاد فرکتالی رفتار خود متشابه و پیچیدگی دینامیکی سیگنال را توصیف می‌ کنند.
• الگوریتم‌ های Box-counting و Higuchi برای محاسبه این ابعاد استفاده می‌ شوند.

ج. تحلیل مبتنی بر آشوب:

• نمای لیاپانوف: اندازه‌ گیری حساسیت سیستم به شرایط اولیه.
• دینامیک جاذب‌ های عجیب (Strange Attractors): تحلیل سیستم به عنوان یک سیستم دینامیکی آشوب‌ گونه.

دانلود مقاله طبقه‌ بندی EEG در دو سطح نرمال و دارای اضطراب با استفاده از ویژگی‌های غیر خطی

چالش‌ ها و مسائل مرتبط با طبقه‌ بندی EEG

• نویز و آرتیفکت‌ ها: سیگنال‌ های EEG معمولاً دارای نویز بالا و نسبت سیگنال به نویز (SNR) پایین هستند.
• تنوع فردی: تفاوت‌ های فردی در فعالیت‌ های مغزی طبقه‌بندی را دشوار می‌ کند.
• تعداد داده‌ ها: داده‌های EEG بزرگ هستند اما جمع‌ آوری نمونه‌ های کافی برای یادگیری ماشین ممکن است محدود باشد.
• پردازش بلادرنگ: برای کاربرد های BCI، سرعت و دقت در پردازش ضروری است.

خلاصه مقاله طبقه‌ بندی EEG در دو سطح نرمال و دارای اضطراب با استفاده از ویژگی‌های غیر خطی

طبقه‌ بندی EEG ابزاری کلیدی برای درک و تعامل با مغز انسان است. با پیشرفت روش‌ های یادگیری ماشین و شبکه‌ های عصبی عمیق، قابلیت تحلیل دقیق‌ تر و سریع‌ تر سیگنال‌ های EEG فراهم شده است. این موضوع زمینه‌ های گسترده‌ ای را برای پیشرفت در پزشکی، فناوری‌ های عصبی، و علوم شناختی فراهم می‌ کند.

ادامه مطلب