EEG workshop

EEG workshop

https://www.frontiersin.org/journals/human-neuroscience/articles/10.3389/fnhum.2022.913777/full

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.

www.tgoop.com/EEGworkshop/5210

734 viewsJan 6 at 17:22

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.

BY EEG workshop