پیشاپیش روز زن و مادر مبارک باد 🌺🌺🌺

EEG workshop poster with chatgpt

با چت جی پی تی تولید شده است

خلاصه مقاله:
عنوان: "Decoding Intracranial EEG With Machine Learning: A Systematic Review"
این مقاله به بررسی سیستماتیک استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین (ML) در تحلیل داده‌های الکتروانسفالوگرافی داخل جمجمه‌ای (iEEG) پرداخته است. پیشرفت در فناوری iEEG امکان مطالعه دقیق نواحی عمیق مغز با وضوح بالا را فراهم کرده است که می‌تواند به شناسایی الگوهای عصبی در شرایط طبیعی و بیماری‌ها کمک کند. یادگیری ماشین با قابلیت شناسایی الگوهای پیچیده، به بهبود تفسیر داده‌های iEEG و کاربردهای بالینی آن، به‌ویژه در حوزه جراحی مغز و اعصاب کمک می‌کند.
روش تحقیق: نویسندگان 107 مقاله مرتبط را از سه پایگاه داده معتبر استخراج کرده و بر اساس نوع الگوریتم ML و کاربردهای بالینی دسته‌بندی کرده‌اند. این کاربردها به چهار حوزه اصلی تقسیم شدند:
تحلیل تشنج و پیش‌بینی آن
طبقه‌بندی حرکات
ارزیابی شناختی
تعیین مراحل خواب
نکات کلیدی و نتایج:
بیشترین کاربرد ML در تشخیص تشنج و پیش‌بینی زمان شروع آن بوده است.
الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) نسبت به روش‌های استاندارد یادگیری نظارت‌شده، عملکرد بهتری در طبقه‌بندی تشنج‌ها نشان داده‌اند.
در طبقه‌بندی حرکات، الگوریتم‌های مختلفی از جمله شبکه‌های عصبی و ماشین بردار پشتیبان (SVM) استفاده شده که هر یک مزایا و محدودیت‌های خاص خود را دارند.
استفاده از ML در تشخیص مراحل خواب می‌تواند به بهبود درمان‌های مرتبط با اختلالات خواب کمک کند.
از جمله چالش‌های موجود، نیاز به مجموعه داده‌های بزرگ و مشکل تفسیرپذیری الگوریتم‌های یادگیری عمیق است.
پیشنهادات: نویسندگان توصیه می‌کنند که در تحقیقات آینده:
مقایسه دقیق‌تری بین عملکرد الگوریتم‌ها و تحلیل‌های انسانی انجام شود.
مجموعه داده‌های بزرگ‌تر و نماینده‌تر جمع‌آوری شود.
الگوریتم‌های قابل‌تفسیرتر توسعه یابد تا اعتماد بیشتری در استفاده بالینی از آن‌ها ایجاد شود.
این مقاله نشان می‌دهد که یادگیری ماشین پتانسیل بالایی در بهبود روش‌های تشخیصی و درمانی مرتبط با مغز و اعصاب دارد و می‌تواند در آینده نقش مهمی در شخصی‌سازی درمان‌ها ایفا کند.

در ادامه، فهرستی از شبکه‌های عمیق معروف و معرفی‌شده در مقالات که به‌طور خاص روی داده‌های EEG آموزش داده شده‌اند را ارائه می‌کنم:
1. EEGNet
معرفی: شبکه‌ای بسیار سبک و کارآمد که به طور خاص برای تحلیل داده‌های EEG و کاربردهای مرتبط با رابط‌های مغز-رایانه (BCI) طراحی شده است.
کاربردها: طبقه‌بندی وظایف حرکتی، تشخیص تشنج و پیش‌بینی حالات شناختی.
2. DeepConvNet
معرفی: شبکه کانولوشنی عمیق با چندین لایه کانولوشنی و تمام‌متصل که به‌خوبی روی داده‌های EEG کار می‌کند.
کاربردها: طبقه‌بندی وظایف حرکتی در BCI.
3. ShallowConvNet
معرفی: نسخه کم‌عمق‌تر DeepConvNet که برای استخراج ویژگی‌های فرکانسی طراحی شده است.
کاربردها: تشخیص سریع و کاربردهای بلادرنگ در BCI.
4. CNN-LSTM Hybrid
معرفی: ترکیب CNN برای استخراج ویژگی‌های مکانی و LSTM برای مدل‌سازی وابستگی‌های زمانی.
کاربردها: تشخیص تشنج، پیش‌بینی حرکت و طبقه‌بندی مراحل خواب.
5. WaveNet
معرفی: شبکه‌ای کانولوشنی با لایه‌های دیلاته که به طور خاص برای پردازش سیگنال‌های EEG و استخراج الگوهای زمانی-فرکانسی طراحی شده است.
کاربردها: تشخیص تشنج و طبقه‌بندی حالات شناختی.
6. RCNN (Recurrent Convolutional Neural Network)
معرفی: شبکه‌ای ترکیبی از CNN و RNN که به طور خاص برای داده‌های EEG استفاده می‌شود.
کاربردها: پیش‌بینی تشنج و طبقه‌بندی وظایف شناختی.
7. DeepSleepNet
معرفی: شبکه‌ای عمیق که به طور خاص برای طبقه‌بندی مراحل خواب از سیگنال‌های EEG طراحی شده است.
کاربردها: تحلیل و طبقه‌بندی مراحل مختلف خواب (REM، NREM و بیداری).
8. SEEGNet
معرفی: نسخه‌ای بهینه‌شده از EEGNet برای داده‌های iEEG و sEEG.
کاربردها: تشخیص تشنج و طبقه‌بندی نواحی مغزی.
9. TFA-CNN
معرفی: شبکه‌ای که از تبدیل‌های زمانی-فرکانسی (Time-Frequency Analysis) برای استخراج ویژگی‌های ورودی به CNN استفاده می‌کند.
کاربردها: تحلیل مراحل خواب و طبقه‌بندی وظایف شناختی.
10. Attention-based EEG Models
معرفی: شبکه‌هایی که از مکانیزم توجه (Attention Mechanism) برای شناسایی بخش‌های مهم سیگنال‌های EEG استفاده می‌کنند.
کاربردها: طبقه‌بندی وظایف شناختی و کنترل رابط‌های مغز-رایانه.
اگر نیاز به توضیحات بیشتر یا دسترسی به مقالات مرتبط با هر یک از این شبکه‌ها دارید، می‌توانم لیست مقالات و توضیحات دقیق‌تری را نیز ارائه کنم.

یه مناسبت ۴ ژانویه، زادروز می بریت موزر.
کشف GPS موجود در مغز موجودات زنده و جایزه نوبل ۲۰۱۴

در سال ۱۹۷۱، John O'Keefe توانست سلول‌هایی را در هیپوکامپ کشف کند که نقشه‌ای از محیط اطراف را ترسیم می‌کردند و در حافظه موش ذخیره می‌کردند. او نام این سلول‌ها را Place cells گذاشت.
در سال ۲۰۰۴، زوج نروژی
Edvard & May-Brit Moser،
در ناحیه entorhinal cortex  موفق به کشف سلول‌هایی شدند که به صورت شش‌ضلعی هایی منظم شده بودند و بر اساس سرعت حرکت موجود زنده در محیط، مکان دقیق موجود را مشخص می‌کردند. نام این سلول‌ها را Grid cells گذاشتند.

در سال ۲۰۱۴، سه دانشمند فوق به خاطر کشف چگونگی مکان یابی جانوران و GPS درونی مغز، موفق به دریافت جایزه نوبل شدند.

فیلم درمورد همین اکتشافات بحث می‌کند.
https://youtu.be/GmFspbHHZ_w


در کانال اخلاق نشر و منابع علمی در تلگرام عضو شوید
http://t.me/pubethicsmums/2525

مقاله به بررسی تأثیر عوامل مختلف بر داده‌های EEG (الکتروانسفالوگرافی) پرداخته است. این عوامل شامل سیستم‌های EEG، سوژه‌ها و جلسات ضبط داده‌ها هستند. هدف این مطالعه اندازه‌گیری میزان تأثیر هر یک از این عوامل بر داده‌های EEG است.

یافته‌های اصلی به شرح زیر است:

عوامل تأثیرگذار بر داده‌های EEG:

عامل سوژه بیشترین تأثیر را در واریانس داده‌ها داشت و تا ۳۲٪ از واریانس را شامل می‌شد.
سیستم EEG ۹٪ از واریانس را ایجاد کرد.
عامل جلسه (جلسات تکراری) کمترین تأثیر را داشت و تنها ۱٪ از واریانس را شامل می‌شد.
مقایسه سیستم‌های EEG:

چهار سیستم EEG مورد آزمایش قرار گرفتند: دو سیستم تحقیقاتی استاندارد، یک سیستم موبایل با الکترود خشک و یک سیستم موبایل کم‌هزینه.
سوژه‌ها بیشترین تأثیر را بر تغییرات داده‌ها در پارادایم‌های مختلف داشتند.
تفاوت‌هایی در داده‌ها بین سیستم‌های تحقیقاتی و سیستم‌های موبایل (g.Nautilus و Emotiv) مشاهده شد. سیستم‌های موبایل و کم‌هزینه معمولاً نتایج متفاوت‌تری نسبت به سیستم‌های تحقیقاتی نشان دادند.
به‌طور کلی، Emotiv EPOC و g.Nautilus نتایج متفاوت‌تری نسبت به سیستم‌های تحقیقاتی در حداقل نیمی از پارادایم‌ها داشتند.
پارادایم‌های آزمایش:

شش پارادایم EEG برای آزمایش پاسخ‌های شنوایی، بصری و حرکتی استفاده شد که شامل پتانسیل‌های برانگیخته شنوایی (AEPs)، پتانسیل‌های بصری برانگیخته پایدار (SSVEPs)، پتانسیل‌های حرکتی (MPs)، منفی‌نگری بصری ناهماهنگ (vMMN)، اجزای حساس به صورت N170 و تصمیم‌گیری بصری (vDM) بود.
تحلیل واریانس (ANOVA):

نتایج تحلیل واریانس نشان داد که عامل سوژه بزرگترین منبع واریانس است، به ویژه در وظایف شناختی و تصمیم‌گیری. عامل جلسه تأثیر چندانی بر نتایج نداشت و عامل سیستم نیز در اکثر موارد تأثیر قابل توجهی بر واریانس داشت.
پیامدها برای سیستم‌های EEG موبایل:

این مطالعه معیاری برای مقایسه سیستم‌های جدید EEG موبایل با سیستم‌های تحقیقاتی استاندارد فراهم می‌کند و به ارزیابی عملکرد راه‌حل‌های جدید و کم‌هزینه در مطالعات علمی کمک می‌کند.
نتایج این مطالعه نشان می‌دهند که اگرچه سیستم‌های EEG تأثیراتی بر واریانس دارند، تفاوت‌های فردی سوژه‌ها تأثیر بسیار بیشتری بر داده‌ها دارند. علاوه بر این، سیستم‌های موبایل مانند Emotiv EPOC و g.Nautilus معمولاً نتایج متفاوتی نسبت به سیستم‌های تحقیقاتی نشان می‌دهند. این مطالعه برای تعیین معیارهایی برای مقایسه سیستم‌های EEG در آینده، به ویژه سیستم‌های موبایل و کم‌هزینه، اهمیت دارد.