SuperBruceJia/EEG-DL
این یک کتابخانه یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی سیگنال‌های الکتروانسفالوگرام (EEG) است که با استفاده از TensorFlow پیاده‌سازی شده است.
کاربرد:
این پروژه به محققان و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری عمیق را برای تحلیل داده‌های مغزی (EEG) آموزش دهند و از آن‌ها در کاربردهایی مانند تشخیص بیماری‌های عصبی، رابط مغز و کامپیوتر (BCI)، و شناسایی الگوهای فعالیت مغزی استفاده کنند.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی با داده‌های سیگنال زیستی کار می‌کنید و نیاز به یک چارچوب قدرتمند برای طراحی، آزمایش و ارزیابی مدل‌های شبکه عصبی دارید، این کتابخانه گزینه مناسبی است. همچنین برای پژوهشگران حوزه Neuroscience و AI in Healthcare بسیار مفید است.
چند مثال از موارد استفاده:
- تشخیص تشنج از سیگنال EEG ️
- کنترل دستگاه با فکر (مانند صندلی چرخ‌دار هوشمند) ️
- شناسایی حالت خواب یا بیداری مغز ️
- طبقه‌بندی حالت‌های شناختی مانند تمرکز یا خستگی
- ##EEG
- ##DeepLearning
- ##TensorFlow
- ##BCI
- ##NeuralNetworks
- ##HealthTech
- ##AIinMedicine
- ##BrainSignals
- ##MachineLearning
- ##Neuroscience