ترجمه فارسی مقاله رویکردهای EEG مبتنی بر هندسه ریمانی: مروری بر مقالات

چکیده

The application of Riemannian geometry in the decoding of brain-computer interfaces (BCIs) has swiftly garnered attention because of its straightforwardness, precision, and resilience, along with its aptitude for transfer learning, which has been demonstrated through significant achievements in global BCI competitions. This paper presents a comprehensive review of recent advancements in the integration of deep learning with Riemannian geometry to enhance EEG signal decoding in BCIs. Our review updates the findings since the last major review in 2017, comparing modern approaches that utilize deep learning to improve the handling of non-Euclidean data structures inherent in EEG signals. We discuss how these approaches not only tackle the traditional challenges of noise sensitivity, non-stationarity, and lengthy calibration times but also introduce novel classification frameworks and signal processing techniques to reduce these limitations significantly. Furthermore, we identify current shortcomings and propose future research directions in manifold learning and riemannian-based classification, focusing on practical implementations and theoretical expansions, such as feature tracking on manifolds, multitask learning, feature extraction, and transfer learning. This review aims to bridge the gap between theoretical research and practical, real-world applications, making sophisticated mathematical approaches accessible and actionable for BCI enhancements.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

استفاده از هندسه ریمانیان در رمزگشایی رابط های مغز-کامپیوتر (BCIS) به دلیل صریح بودن ، دقت و تاب آوری آن ، به همراه استعداد خود برای یادگیری انتقال ، که از طریق دستاوردهای چشمگیر در مسابقات جهانی BCI نشان داده شده است ، به سرعت مورد توجه قرار گرفته است.در این مقاله یک مرور جامع از پیشرفت های اخیر در ادغام یادگیری عمیق با هندسه ریمانی برای تقویت رمزگشایی سیگنال EEG در BCIS ارائه شده است.بررسی ما یافته ها را از آخرین بررسی عمده در سال 2017 به روز می کند ، و با مقایسه رویکردهای مدرن که از یادگیری عمیق برای بهبود ساختار داده های غیر اقلیدسی ذاتی در سیگنال های EEG استفاده می کنند ، به روز می کند.ما بحث می کنیم که چگونه این رویکردها نه تنها با چالش های سنتی حساسیت به سر و صدا ، عدم ثبات و زمان کالیبراسیون طولانی مقابله می کنند بلکه چارچوب های طبقه بندی جدید و تکنیک های پردازش سیگنال را نیز معرفی می کنند تا این محدودیت ها را به میزان قابل توجهی کاهش دهند.علاوه بر این ، ما کاستی های فعلی را شناسایی می کنیم و مسیرهای تحقیق آینده را در یادگیری منیفولد و طبقه بندی مبتنی بر ریمانیان پیشنهاد می کنیم ، با تمرکز بر اجرای عملی و گسترش نظری ، مانند ردیابی ویژگی بر روی منیفولد ها ، یادگیری چند وظیفه ای ، استخراج ویژگی ها و یادگیری انتقال.این بررسی با هدف ایجاد شکاف بین تحقیقات نظری و کاربردهای عملی و در دنیای واقعی ، و ساختن رویکردهای پیشرفته ریاضی در دسترس و عملی برای پیشرفت های BCI است.