⚡️ سلام! به یه دوشنبه ی دیگه با چیپستر خوش اومدین!
امروز میخوایم راجع به تحلیل سیگنال های مغزی صحبت کنیم.

#چیپستر_میگه👾:

"تحلیل سیگنال‌های مغزی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین" یک حوزه پیشرفته و بین‌رشته‌ای است که در تقاطع پردازش سیگنال، یادگیری ماشین و مهندسی پزشکی قرار دارد.

مراحل این فرآیند به ترتیب زیر است:

💢1. جمع‌آوری سیگنال مغزی

یکی از متداول‌ترین روش‌های ثبت فعالیت مغزی استفاده از الکتروانسفالوگرافی (EEG) است. در این روش الکترودهایی روی پوست سر قرار داده می‌شوند تا تغییرات ولتاژ ناشی از فعالیت نورون‌ها اندازه‌گیری شود.

از ویژگی‌ها و مشخصات EEG می‌توان به غیرتهاجمی و کم‌هزینه بودن نسبت به دیگر روش‌ها مانند تصویربرداری تشدید مغناطیسی کارکردی (fMRI) اشاره کرد.


💢2. پیش‌پردازش سیگنال (Preprocessing)

سیگنال‌های مغزی بسیار پرنویز و غیرایستا هستند؛ بنابراین قبل از ورود به مدل یادگیری ماشین باید تمیز شوند.

مراحل معمول پیش‌پردازش:

- فیلتر کردن: حذف نویزهای ناشی از برق شهر (مثلاً 50 یا 60 هرتز)، تنفس، ضربان قلب.

- حذف آرتیفکت‌ها: مثل حرکات چشم و عضلات (با روش‌هایی مانند تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA)).

- بازه‌بندی: تقسیم سیگنال به پنجره‌های زمانی مشخص.

- نرمال‌سازی: استاندارد کردن دامنه سیگنال‌ها برای مدل.


💢3. استخراج ویژگی‌ها (Feature Extraction)

الگوریتم‌های یادگیری ماشین به ویژگی‌های عددی نیاز دارند؛ در نتیجه باید اطلاعات مهم از سیگنال خام استخراج شود.

روش‌های متداول استخراج این ویژگی ها:

- تحلیل حوزه زمان: میانگین، واریانس، انحراف معیار، انرژی سیگنال و …

- تحلیل حوزه فرکانس: تبدیل فوریه یا تبدیل فوریه سریع (FFT) برای یافتن قدرت باندهای فرکانسی (دلتا، تتا، آلفا، بتا، گاما).

- تحلیل زمان-فرکانس: مثل تبدیل موجک گسسته (DWT).

💡 مثال: در BCI معمولاً توان باند آلفا و بتا برای کنترل حرکات ذهنی دست استفاده می‌شود.


💢4. انتخاب ویژگی‌ها (Feature Selection)

بعد از استخراج ویژگی‌های زیاد از سیگنال، فقط مهم‌ترین‌ها نگه داشته می‌شوند تا مدل ساده‌تر و دقیق‌تر شود.

روش‌های متداول:

- تحلیل واریانس (ANOVA)

- روش‌های مبتنی بر اطلاعات متقابل

- الگوریتم‌های انتخاب ترتیبی (SFS / SBS)

- مدل‌های درختی و وزن‌دهی ویژگی‌ها



💢5. آموزش مدل (Model Training)

ویژگی‌های انتخاب‌شده به مدل یادگیری ماشین داده می‌شود تا الگوها را یاد بگیرد.

مدل‌ها معمولاً دو دسته‌اند:

- مدل‌های کلاسیک: مثل Support Vector Machine یا Random Forest (سریع‌تر، مناسب داده کم)

- مدل‌های یادگیری عمیق: مثل Convolutional Neural Network (برای سیگنال خام یا الگوهای پیچیده).


کاربردهای عملی این فرآیند:

- تشخیص بیماری‌ها: مثل صرع، بیماری آلزایمر، پارکینسون با تحلیل الگوهای غیرعادی.

- رابط مغز و کامپیوتر (BCI): کنترل ویلچر، بازوهای رباتیک یا نشانگر موس با فکر.

- تشخیص حالت‌های ذهنی: خواب، استرس، تمرکز.

- نوروفیدبک: آموزش ذهن برای کنترل امواج مغزی


⚡️@EESSA_IUST⚡️