✅روش‌های رایج اعمال سیگنال EEG به عنوان ورودی به شبکه‌های عمیق


✍️اخیراً سیگنال‌های EEG توجه فزاینده‌ای را به خود جلب کرده‌اند. کلاسبندی سیگنال‌های EEG به دلیل ماهیت دینامیکی سیگنال، نسبت سیگنال به نویز کم، پیچیدگی و وابستگی به موقعیت سنسور بسیار دشوار است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق، افق روشنی را برای کلاسبندی این سیگنال‌های دشوار فراهم کرده‌اند.
اگر تاکنون مقالات مربوط به BCI با شبکه‌های یادگیری عمیق را مطالعه کرده باشید، احتمالاً متوجه شده‌اید که هر یک سعی کرده‌اند سیگنال EEG را به شیوه‌ای خاص به عنوان ورودی به شبکه‌ی عمیقی مانند CNN بدهند. بعضی سیگنال اصلی و اولیه را به همان صورتی که هست به ورودی شبکه اعمال کرده‌اند و بعضی دیگر آن را به تصاویر spectrogram یا scalogram تبدیل کرده‌اند. در این مقاله، چند مورد از رایج ترین روش‌های اعمال سیگنال EEG به شبکه‌های عمیق را مورد بررسی قرار می‌دهیم.

⭕️ جزئیات بیشتر👇
https://onlinebme.com/%d9%8d%d9%8deeg-signal-processing-using-deep-learning/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@Onlinebme