اگر تابحال مقالات مربوط به کاربرد شبکه‌های عمیق در پردازش انواع مختلف سیگنال EEG را بررسی کرده باشید، احتمالاً متوجه شده‌اید که بسته به کاربرد و عملکرد مناسب مدل، شبکه‌های عمیق در نقش‌های مختلفی ظاهر شده‌اند. برای مثال در برخی…

احتمالا شما هم موقع خواندن فایلها با اسمهای مختلف در متلب، مخصوصا اگر اسم فایلها الگوی خاصی نداشته باشند، به مشکل خورده اید. همانند ماژول glob پایتون، متلب تابعی به اسم dir داره که این کار رو براتون راحت میکنه…

در محیط بالینی، تشخیص خودکار تشنج های صرع اهمیت فزاینده ای پیدا می کند، زیرا می تواند به طور قابل توجهی بار مراقبت از بیماران مبتلا به صرع صعب العلاج را کاهش دهد. سیگنال های الکتروانسفالوگرافی (EEG) فعالیت الکتریکی مغز…

یادگیری عمیق، چشم اندازهای عالی برای حل تسک‌های پیچیده‌ی مرتبط مانند کلاسبندی تصاویر حرکتی، تشخیص تشنج صرع و تشخیص توجه راننده با استفاده از داده‌ی EEG نشان داده است. محققان در حال حاضر کارهای زیادی روی رویکردهای مبتنی بر یادگیری…

هر سیگنال حیاتی، روشهای پردازش خاص خودش را دارد، سیگنال ECG هم از از این قاعده مستثنی نیست و روشهای پردازش، مخصوصا پیش پردازش و استخراج ویژگی، مختص خودش را دارد.  ما در دوره پردازش سیگنال قلبی (ECG) انواع روشهای…

در سال‌های اخیر، الگوریتم‌های یادگیری عمیق به سرعت توسعه یافته‌اند و در حال تبدیل شدن به ابزاری قدرتمند در مهندسی پزشکی هستند. به طور خاص، تمرکز زیادی بر کاربرد الگوریتم‌های یادگیری عمیق در رمزگشایی وضعیت فیزیولوژیکی یا پاتولوژیک مغز از…

تنسورفلو یا پایتورچ، مسئله این است! تنسورفلو (TensorFlow) و پایتورچ (PyTorch) دو پلتفرم قدرتمند یادگیری عمیق، به عبارت دو ستون اصلی در زمینه یادگیری عمیق هستند. تنسورفلو توسط گوگل توسعه پیدا کرده و به scalability و سازگاری مشهور است. در…

یادگیری در شبکه‌های عصبی به لطف مشتق و گرادیان نزولی(gradient descent) انجام میشه. در گرادیان نزولی، در هر تکرار آموزش شبکه عصبی شیب خطا محاسبه می‌شود و الگوریتم در جهت کاهش خطا حرکت می‌کند تا به حداقل خطای تصیمیم گیری…

روش تحلیل مولفه‌های مستقل (Independent Components Analysis (ICA)) تکنیکی برای برآورد سیگنال‌های منابع مستقل از مجموعه‌ای از ضبط‌هاست که در آن سیگنال‌های منبع در نسبت‌های ناشناخته با هم ترکیب شده‌اند. در این مقاله با ICA آشنا می شویم و اینکه…

به منظور کار با پکیج MNE پایتون، شناخت و یادگیری چند مورد از کتابخانه‌های پایتون ضروری است. این کتابخانه در خواندن دیتاست‌هایی مثل EEG، ذخیره سازی و جداسازی و تقسیم دیتاست به بخش‌های آموزش و آزمایش و همچنین استفاده از…

با استفاده از پکیج MNE پایتون می‌توانیم سیگنال پیوسته را نشانه‌گذاری یا به اصطلاح حاشیه‌نویسی کنیم و همچنین از این حاشیه‌نویسی‌ها در مراحل بعدی پردازش استفاده کنیم. در این مقاله، روند انجام آن را توضیح می‌دهیم.

شبکه‌های GAN حوزه‌ای مهیج و به سرعت در حال تغییر هستند که نوید مدل‌های مولد با قابلیت بالا را می‌دهند. برای مثال می‌توانند نمونه‌های واقعی در طیف وسیعی از مسائل تولید کنند، مانند تبدیل تصاویر تابستان به زمستان، تبدیل تصاویر…