EEG workshop

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.

www.tgoop.com/EEGworkshop/5211

834 viewsJan 6 at 17:31

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.

BY EEG workshop