تحلیل سیگنال مغزی EEG با یادگیری عمیق در متلب (تصور حرکتی)

معرفی دوره: طبقه‌بندی سیگنال‌های EEG با استفاده از CNN (تصور حرکتی)

سیگنال‌های EEG (الکتروانسفالوگرافی) یکی از ابزارهای کلیدی در مطالعه فعالیت‌های مغزی هستند و در کاربردهای متعددی مانند رابط مغز و کامپیوتر (BCI)، تشخیص اختلالات مغزی، و تحلیل تصور حرکتی استفاده می‌شوند. طبقه‌بندی تصور حرکتی (Motor Imagery – MI) به‌ویژه در حوزه‌های توان‌بخشی و پروتزهای هوشمند، نقش اساسی دارد.

این دوره به استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده برای طبقه‌بندی سیگنال‌های EEG می‌پردازد. این روش‌ها سیگنال‌های EEG را به تصاویر دوبعدی تبدیل کرده و از قدرت یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند. هدف این دوره، آموزش گام‌به‌گام تحلیل و طبقه‌بندی سیگنال‌های EEG برای تصور حرکتی است.

دیدن دوره مشابه در مورد طبقه‌بندی سیگنال EEG

---

اهداف دوره:

1. آشنایی با مفاهیم پایه سیگنال EEG و تصور حرکتی.
2. یادگیری روش‌های تبدیل سیگنال EEG به تصاویر دوبعدی با استفاده از ویولت و اسکالوگرام.
3. آموزش استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق CNN و مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده.
4. تحلیل نتایج با استفاده از معیارهای ارزیابی استاندارد.

---

سرفصل‌های دوره

1. مقدمه و آشنایی با سیگنال EEG و کاربردهای تصور حرکتی

• تعریف سیگنال EEG و اصول پایه ثبت آن.
• کاربردهای EEG در پزشکی، BCI، و تحلیل تصور حرکتی.
• مروری بر چالش‌های موجود در طبقه‌بندی سیگنال‌های EEG.

2. آماده‌سازی داده‌ها و پیش‌پردازش

• معرفی دیتاست‌های معتبر مانند BCI Competition II Dataset و دیتاست مقاله پایه.
• مراحل آماده‌سازی داده‌های EEG:
  • کاهش نویز با فیلترهای باندگذر (Band-pass filtering).
  • حذف نویز خط برق (Notch filtering).
• استانداردسازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری عمیق.

3. تبدیل سیگنال EEG به تصویر دوبعدی (فرکانس-زمان)

• توضیح مختصر از تبدیل ویولت (Wavelet Transform) و اهمیت آن در تحلیل سیگنال‌های EEG.
• نحوه تولید اسکالوگرام (Scalogram) و تبدیل سیگنال EEG به تصاویر فرکانس-زمان.
• پیاده‌سازی اسکالوگرام با استفاده از ابزارهای MATLAB.

4. معرفی مدل‌های یادگیری عمیق و استفاده از شبکه‌های از پیش‌آموزش‌دیده

• معرفی شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و معماری آنها.
• بررسی و استفاده از مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده مانند:
  • AlexNet
• تنظیمات لازم برای استفاده از این مدل‌ها برای داده‌های EEG:
  • تغییرات در لایه‌های Fully Connected.
  • تنظیم اندازه ورودی تصویر (Image size).

5. آموزش مدل و ارزیابی نتایج

• آموزش مدل‌های CNN با استفاده از داده‌های EEG تبدیل‌شده به تصاویر.
• تنظیمات پارامترهای آموزش:
  • نرخ یادگیری (Learning Rate).
  • تعداد دوره‌ها (Epochs).
  • حجم دسته‌ها (Batch Size).
• معیارهای ارزیابی عملکرد مدل:
  • دقت (Accuracy).
  • حساسیت (Sensitivity).
  • F-Score.
  • منحنی ROC و مساحت زیر منحنی (AUC).
• تحلیل نتایج مدل با داده‌های آزمایشی.

---

ویژگی‌های دوره

• رویکرد گام‌به‌گام با تمرکز بر پیاده‌سازی در MATLAB.
• مناسب برای پژوهشگران حوزه‌های BCI، توان‌بخشی، و تحلیل سیگنال‌های زیستی.
• آموزش عملی استفاده از ویولت و CNN برای طبقه‌بندی سیگنال‌های EEG.
• استفاده از ابزارهای متلب MATLAB برای پردازش داده، آموزش مدل، و تحلیل نتایج.

این دوره شما را به دانش لازم برای تحلیل سیگنال‌های EEG و استفاده از یادگیری عمیق در کاربردهای پیشرفته مانند BCI مجهز می‌کند.

Motor Imagery Classification EEG-Based Using Deep Learning in MATLAB

Ref. CWT Based Transfer Learning for Motor Imagery Classification for Brain computer Interfaces, Piyush Kant*, Shahedul Haque Laskar, Jupitara Hazarika, Rupesh Mahamune

حتما قبل از تهیه دوره معرفی دوره را مشاهده بفرمایید

---

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

دوستانی که تمایل دارند این دوره را در پایتون Python داشته باشند با مدرس در ارتباط باشند.