تحلیل و طبقه‌بندی سیگنال‌های EEG با یادگیری عمیق در متلب

معرفی دوره: تحلیل و طبقه‌بندی سیگنال‌های EEG با یادگیری عمیق در MATLAB

سیگنال‌های EEG (الکتروانسفالوگرافی) یکی از کلیدی‌ترین داده‌های مورد استفاده در رابط‌های مغز-کامپیوتر (Brain-Computer Interface یا BCI) به شمار می‌آیند. این سیگنال‌ها، به‌ویژه در کاربردهای مبتنی بر “تصور حرکت” (Motor Imagery یا MI)، امکان تعامل مستقیم بین مغز انسان و دستگاه‌های خارجی را فراهم می‌کنند. در این دوره، با استفاده از رویکرد یادگیری عمیق و ابزارهای پیشرفته متلب MATLAB، به تحلیل و طبقه‌بندی سیگنال‌های EEG خواهیم پرداخت. این دوره شامل بررسی روش‌های جمع‌آوری داده، پیش‌پردازش، طراحی مدل‌های یادگیری عمیق و ارزیابی عملکرد مدل‌هاست.

دیدن دوره مشابه در مورد طبقه‌بندی سیگنال EEG

سرفصل‌های دوره:

1. مقدمه‌ای بر EEG و رابط‌های مغز-کامپیوتر (BCI)
   • آشنایی با سیگنال EEG و اهمیت آن در BCI
   • مفاهیم “تصور حرکت” و کاربردهای عملی آن
2. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
   • آشنایی با روش‌های ثبت سیگنال‌های EEG
   • تکنیک‌های کاهش نویز و استخراج ویژگی‌های اولیه از داده‌های EEG
   • انتخاب باندهای فرکانسی مهم (Alpha و Beta) و تحلیل‌های اولیه
3. طراحی معماری‌های یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی MI
   • مروری بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربرد آن‌ها در تحلیل داده‌های EEG
   • طراحی و پیاده‌سازی معماری CNN پنج‌لایه برای طبقه‌بندی تصور حرکت (براساس مقاله)
   • استفاده از خصوصیات فضایی-زمانی سیگنال EEG در طراحی مدل
4. آموزش مدل با داده‌های EEG
   • تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و تست
   • پیاده‌سازی آموزش مدل CNN با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده
   • استفاده از تکنیک‌های اعتبارسنجی (Cross-Validation)
5. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
   • تحلیل دقت مدل با استفاده از معیارهایی مانند دقت (Accuracy)، یادآوری (Recall) و F-Score
   • مقایسه روش CNN با سایر روش‌های مرسوم مانند Power+SVM و CSP+SVM
   • بررسی منحنی‌های ROC و مساحت زیر آن‌ها (AUC)
6. پیاده‌سازی عملی و تحلیل نتایج
   • پیاده‌سازی آزمایش‌های کاربردی در MATLAB
   • بررسی موارد موفق و چالش‌های مدل
   • آموزش و تست مدل با داده‌های خام و مقایسه خروجی‌ها

این دوره به شرکت‌کنندگان دانش عملی لازم برای استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق در طبقه‌بندی سیگنال‌های EEG را ارائه می‌دهد و همچنین آن‌ها را قادر می‌سازد که پروژه‌های مشابه را در حوزه‌های دیگر از جمله پردازش سیگنال‌های پزشکی یا تحلیل داده‌های بیولوژیکی توسعه دهند.

Ref. Single-trial EEG classification of motor imagery using deep convolutional neural networks

نویسنده: حسن سعادتمند

• بیش از 250 دوره آموزشی در متلب (MATLAB) و پایتون (Python).
• بیش از 15 سال تجربه در زمینه یادگیری ماشین، الگوریتم های فراابتکاری، یادگیری عمیق، مهندسی کنترل.
• چاپ چندین مقاله Q1 در بهترین ژرنال های دنیا Google Scholar.
• مدرس فرادرس
• کانال یوتیوب، کانال اپارت، کانال تلگرام، کانال ایتا

برای اطلاعات بیشتر، می‌توانید با مدرس دوره در تماس باشید.