Signal Processing,Computational Engineering, Finance, and Science,Machine Learning,پردازش سیگنال , مهندسی محاسباتی , امور مالی و علوم , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 17 August, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 17 pages main paper + 3 pages supplementary materials. This work will submit to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible
توضیحات به فارسی
ارسال شده 17 اوت 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد. ، نظرات: 17 صفحه مقاله اصلی + 3 صفحه مواد تکمیلی.این کار برای انتشار احتمالی به IEEE ارسال می شود.حق چاپ ممکن است بدون اطلاع قبلی منتقل شود ، پس از آن ممکن است این نسخه دیگر در دسترس نباشد
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Electroencephalogram (EEG) has emerged as a cost-effective and efficient method for supporting neurologists in assessing Alzheimer's disease (AD). Existing approaches predominantly utilize handcrafted features or Convolutional Neural Network (CNN)-based methods. However, the potential of the transformer architecture, which has shown promising results in various time series analysis tasks, remains underexplored in interpreting EEG for AD assessment. Furthermore, most studies are evaluated on the subject-dependent setup but often overlook the significance of the subject-independent setup. To address these gaps, we present ADformer, a novel multi-granularity transformer designed to capture temporal and spatial features to learn effective EEG representations. We employ multi-granularity data embedding across both dimensions and utilize self-attention to learn local features within each granularity and global features among different granularities. We conduct experiments across 5 datasets with a total of 525 subjects in setups including subject-dependent, subject-independent, and leave-subjects-out. Our results show that ADformer outperforms existing methods in most evaluations, achieving F1 scores of 75.19% and 93.58% on two large datasets with 65 subjects and 126 subjects, respectively, in distinguishing AD and healthy control (HC) subjects under the challenging subject-independent setup.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
الکتروانسفالوگرام (EEG) به عنوان یک روش مقرون به صرفه و کارآمد برای حمایت از متخصصان مغز و اعصاب در ارزیابی بیماری آلزایمر (AD) ظاهر شده است.رویکردهای موجود عمدتاً از ویژگی های دست ساز یا روشهای مبتنی بر شبکه عصبی (CNN) استفاده می کنند.با این حال ، پتانسیل معماری ترانسفورماتور ، که نتایج امیدوارکننده ای را در کارهای مختلف تجزیه و تحلیل سری زمانی نشان داده است ، در تفسیر EEG برای ارزیابی AD ، از بین رفته است.علاوه بر این ، بیشتر مطالعات در مورد مجموعه وابسته به موضوع ارزیابی می شوند اما اغلب از اهمیت مجموعه مستقل از موضوع غافل می شوند.برای پرداختن به این شکاف ها ، ما AdFormer را ارائه می دهیم ، یک ترانسفورماتور چند دانه ای جدید که برای گرفتن ویژگی های زمانی و مکانی برای یادگیری بازنمایی های مؤثر EEG طراحی شده است.ما از داده های چند دانه ای تعبیه شده در هر دو ابعاد استفاده می کنیم و از خودداری برای یادگیری ویژگی های محلی در هر گرانول و ویژگی های جهانی در بین دانه های مختلف استفاده می کنیم.ما آزمایشاتی را در 5 مجموعه داده با مجموع 525 موضوع در مجموعه هایی از جمله وابسته به موضوع ، مستقل از موضوع و افراد مرخصی انجام می دهیم.نتایج ما نشان می دهد که Adformer از روشهای موجود در اکثر ارزیابی ها بهتر است ، به دست آوردن نمرات F1 از 75.19 ٪ و 93.58 ٪ در دو مجموعه داده بزرگ با 65 موضوع و 126 موضوع ، به ترتیب ، در تمایز AD و کنترل سالم (HC) تحت عنوان وابسته به موضوعراه اندازی
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
