دوره 80، شماره 10 - ( دی 1401 )
جلد 80 شماره 10 صفحات 797-789 |
برگشت به فهرست نسخه ها
Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
Moghadas F, Amini Z, Kafieh R. Deep learning approach for motor imagery EEG signal classification. Tehran Univ Med J 2023; 80 (10) :789-797
URL: http://tumj.tums.ac.ir/article-1-12151-fa.html
URL: http://tumj.tums.ac.ir/article-1-12151-fa.html
مقدس فائزه، امینی زهرا، کافیه راحله. طبقه‌بندی سیگنال‌های مغزی EEG مبتنی بر تصور حرکتی با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق. مجله دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی تهران. 1401; 80 (10) :789-797
فائزه مقدس* 
1، زهرا امینی1 ، راحله کافیه1
1، زهرا امینی1 ، راحله کافیه1
1- گروه مهندسی پزشکی، دانشکده فناوری‌های نوین پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی اصفهان، اصفهان، ایران.
چکیده: (1069 مشاهده)
زمینه و هدف: سیستم‌های رابط مغز و رایانه از طریق سیگنال‌های مغزی امکان ارتباط با دنیای بیرون را بدون استفاده از واسطه‌های فیزیولوژیکی برای افراد دارای ناتوانی جسمی فراهم می‌کند. یکی از انواع این سیستم‌ها، سیستم‌های مبتنی بر تصور حرکتی است. از مهمترین بخش‌ها در طراحی این سیستم‌ها، طبقه‌بندی سیگنال‌های مغزی مبتنی بر تصور حرکت به کلاس‌های تصور حرکت به‌منظور تبدیل به فرمان کنترلی است. در این مقاله یک روش نوین طبقه‌بندی سیگنال‌های مغزی مبتنی بر تصور حرکتی با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق ارایه شده است.
روش بررسی: این مطالعه مقطعی در دانشکده فناوری‌های نوین پزشکی دانشگاه علوم پزشکی اصفهان از بهمن 1398 تا تیر 1401 انجام شد در بلوک پیش-پردازش قطعه‌بندی سیگنال‌های مغزی، انتخاب کانال‌های مناسب و استفاده از فیلتر باترورث (Butterworth filter)، سپس تبدیل موجک جهت انتقال به حوزه زمان-فرکانس و در قسمت طبقه‌بندی از دو طبقه‌بند شبکه یادگیری عمیق کانولوشنی یک‌بعدی با دو معماری و شبکه یادگیری عمیق کانولوشن دوبعدی با دو معماری با ورودی سه موجک مادر Cmor، Mexicanhat و Cgaus به کار گرفته شده و درنهایت عملکرد شبکه‌ها بررسی شده‌اند.
یافته‌ها: سه کانال برای 9 سوژه موردنظر، به‌عنوان بهترین کانال‌ها انتخاب شدند. همچنین پس از یافتن پارامترهای بهینه در ساختار داده، تبدیل موجک با موجک مادر Cgaus بالاترین درصد را در دو معماری پیشنهاد شده، دارد. صحت 53/92%، بالاترین صحت مربوط به معماری دوم شبکه عصبی کانولوشن دوبعدی پیشنهاد داده شده است.
نتیجه‌گیری: نتایج به‌دست آمده از شبکه‌های پیشنهاد شده، نشان‌دهنده آن است که شبکه‌های یادگیری عمیق مناسب می‌توانند به‌عنوان ابزاری مناسب و دقیق برای طبقه‌بندی دادگان مبتنی بر تصور حرکت مورد استفاده قرار گیرند.
روش بررسی: این مطالعه مقطعی در دانشکده فناوری‌های نوین پزشکی دانشگاه علوم پزشکی اصفهان از بهمن 1398 تا تیر 1401 انجام شد در بلوک پیش-پردازش قطعه‌بندی سیگنال‌های مغزی، انتخاب کانال‌های مناسب و استفاده از فیلتر باترورث (Butterworth filter)، سپس تبدیل موجک جهت انتقال به حوزه زمان-فرکانس و در قسمت طبقه‌بندی از دو طبقه‌بند شبکه یادگیری عمیق کانولوشنی یک‌بعدی با دو معماری و شبکه یادگیری عمیق کانولوشن دوبعدی با دو معماری با ورودی سه موجک مادر Cmor، Mexicanhat و Cgaus به کار گرفته شده و درنهایت عملکرد شبکه‌ها بررسی شده‌اند.
یافته‌ها: سه کانال برای 9 سوژه موردنظر، به‌عنوان بهترین کانال‌ها انتخاب شدند. همچنین پس از یافتن پارامترهای بهینه در ساختار داده، تبدیل موجک با موجک مادر Cgaus بالاترین درصد را در دو معماری پیشنهاد شده، دارد. صحت 53/92%، بالاترین صحت مربوط به معماری دوم شبکه عصبی کانولوشن دوبعدی پیشنهاد داده شده است.
نتیجه‌گیری: نتایج به‌دست آمده از شبکه‌های پیشنهاد شده، نشان‌دهنده آن است که شبکه‌های یادگیری عمیق مناسب می‌توانند به‌عنوان ابزاری مناسب و دقیق برای طبقه‌بندی دادگان مبتنی بر تصور حرکت مورد استفاده قرار گیرند.
نوع مطالعه: مقاله اصیل |
| بازنشر اطلاعات | |
 |
این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است. |
