📝ترکیب هوش مصنوعی و qEEG در تشخیص خودکار اختلالات روان‌پزشکی و نورولوژیک▫️تفسیر داده‌های qEEG نیازم

📝ترکیب هوش مصنوعی و qEEG در تشخیص خودکار اختلالات روان‌پزشکی و نورولوژیک▫️تفسیر داده‌های qEEG نیازمند دانش تخصصی، تجربه بالینی و صرف زمان قابل‌توجه است. یکی از پیشرفت‌های مهم سال‌های اخیر، ادغام الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با داده‌های EEG و qEEG است؛ رویکردی که می‌تواند فرآیند تحلیل را سریع‌تر، دقیق‌تر و کمتر وابسته به قضاوت فردی کند.این حوزه با سرعت زیادی در حال رشد است و احتمالاً در آینده نقش مهمی در تشخیص و طبقه‌بندی اختلالات روان‌پزشکی و نورولوژیک خواهد داشت. یک مرور سیستماتیک جامع که در سال ۲۰۲۵ در مجله WIREs Data Mining منتشر شد و ۷۴ مطالعه با رتبه Q1 و Q2 را بررسی کرد، نشان داد که مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند برخی اختلالات مانند صرع، آلزایمر و افسردگی را با دقت قابل‌قبول از روی داده‌های EEG شناسایی کنند.🧩 در این مطالعات، سه نوع شبکه عصبی بیشترین کاربرد را داشته‌اند:🔹 شبکه‌های عصبی کانولوشنی یا CNN برای استخراج ویژگی‌های مکانی و طیفی، 🔹 شبکه‌های بازگشتی یا RNN برای تحلیل پویایی زمانی سیگنال، 🔹 شبکه‌های گرافی یا GNN برای مدل‌سازی اتصال‌پذیری و روابط شبکه‌ای مغز. برای نمونه، یک مدل CNN در طبقه‌بندی سه‌گانه آلزایمر، MCI و افراد سالم به AUC برابر با ۰.۹۴ دست یافته است؛ عددی که نشان می‌دهد مدل‌های یادگیری عمیق، در برخی سناریوها می‌توانند از روش‌های سنتی‌تری مانند SVM عملکرد بهتری داشته باشند.#qEEG #ثبت_نوار_مغز #NeuroSurve #نوروسرو #افسردگی #آلزایمر #صرع🆔@medinateb