مقاله اعمال کاهش ابعاد به عنوان پیشگام در مدل های LSTM-CNN برای طبقه بندی تصاویر و سیگنال های موتور در BCI های مبتنی بر ECoG
| عنوان مقاله به انگلیسی | Applying Dimensionality Reduction as Precursor to LSTM-CNN Models for Classifying Imagery and Motor Signals in ECoG-Based BCIs |
| عنوان مقاله به فارسی | مقاله استفاده از کاهش ابعاد به عنوان پیشگام در مدل های LSTM-CNN برای طبقه بندی تصاویر و سیگنال های حرکتی در BCIS مبتنی بر ECOG |
| نویسندگان | Soham Bafana |
| زبان مقاله | انگلیسی |
| فرمت مقاله: | |
| تعداد صفحات | 0 |
| دسته بندی موضوعات | Machine Learning,Human-Computer Interaction,Signal Processing,یادگیری ماشین , تعامل انسان و رایانه , پردازش سیگنال , |
| توضیحات | Submitted 22 November, 2023; originally announced November 2023. , Comments: 10 Pages, 12 Figures. The dataset used in this paper can be found here: https://osf.io/ksqv8/download, from the Miller 2010 paper. All code used in this research can be found at https://github.com/bafanaS/dim-reduction-with-cnn-lstm.git |
| توضیحات به فارسی | ارسال شده 22 نوامبر 2023 ؛در ابتدا نوامبر 2023 اعلام شد ، نظرات: 10 صفحه ، 12 شکل.مجموعه داده های مورد استفاده در این مقاله را می توان در اینجا یافت: https://osf.io/ksqv8/download ، از مقاله Miller 2010.تمام کد مورد استفاده در این تحقیق را می توان در https://github.com/bafanas/dim-reduction-with-cnn-lstm.git یافت. |
چکیده
Motor impairments, frequently caused by neurological incidents like strokes or traumatic brain injuries, present substantial obstacles in rehabilitation therapy. This research aims to elevate the field by optimizing motor imagery classification algorithms within Brain-Computer Interfaces (BCIs). By improving the efficiency of BCIs, we offer a novel approach that holds significant promise for enhancing motor rehabilitation outcomes. Utilizing unsupervised techniques for dimensionality reduction, namely Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) coupled with K-Nearest Neighbors (KNN), we evaluate the necessity of employing supervised methods such as Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Networks (CNNs) for classification tasks. Importantly, participants who exhibited high KNN scores following UMAP dimensionality reduction also achieved high accuracy in supervised deep learning (DL) models. Due to individualized model requirements and massive neural training data, dimensionality reduction becomes an effective preprocessing step that minimizes the need for extensive data labeling and supervised deep learning techniques. This approach has significant implications not only for targeted therapies in motor dysfunction but also for addressing regulatory, safety, and reliability concerns in the rapidly evolving BCI field.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
اختلالات حرکتی ، که اغلب در اثر حوادث عصبی مانند سکته مغزی یا آسیب های مغزی آسیب زا ایجاد می شود ، موانع قابل توجهی در توانبخشی وجود دارد.این تحقیق با هدف بالا بردن این زمینه با بهینه سازی الگوریتم های طبقه بندی تصاویر حرکتی در رابط های مغز و رایانه (BCI) انجام می شود.با بهبود کارآیی BCIS ، ما یک رویکرد جدید ارائه می دهیم که نوید قابل توجهی برای افزایش نتایج توانبخشی حرکتی دارد.با استفاده از تکنیک های بدون نظارت برای کاهش ابعاد ، یعنی تقریب منیفولد یکنواخت و طرح ریزی (UMAP) همراه با همسایگان K-Near (KNN) ، ما ضرورت استفاده از روشهای نظارت شده مانند حافظه کوتاه مدت بلند مدت (LSTM) و شبکه های عصبی Convolutional را ارزیابی می کنیم (CNNS) برای کارهای طبقه بندی.نکته مهم ، شرکت کنندگان که به دنبال کاهش ابعاد UMAP نمرات KNN بالایی نشان داده اند نیز در مدل های تحت نظارت عمیق (DL) نظارت بالایی کسب کرده اند.با توجه به الزامات مدل فردی و داده های گسترده آموزش عصبی ، کاهش ابعاد به یک مرحله پیش پردازش مؤثر تبدیل می شود که نیاز به برچسب زدن داده های گسترده و تکنیک های یادگیری عمیق را به حداقل می رساند.این رویکرد نه تنها برای روشهای درمانی هدفمند در اختلال عملکرد حرکتی بلکه برای پرداختن به نگرانی های نظارتی ، ایمنی و قابلیت اطمینان در زمینه BCI که به سرعت در حال تحول است ، پیامدهای قابل توجهی دارد.📚 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 صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
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
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.