تحليل تخطيط كهربية الدماغ

يُعنى تحليل تخطيط كهربية الدماغ باستغلال أساليب معالجة الإشارات الرياضية وتقنيات الحاسوب لاستخلاص المعلومات من إشارات تخطيط كهربية الدماغ (EEG). تهدف هذه التقنية إلى مساعدة الباحثين على فهم الدماغ البشري بشكل أفضل ومساعدة الأطباء في التشخيص الطبي واختيار العلاج المناسب وتعزيز تقنية واجهة الدماغ والحاسوب (BCI). توجد طرق عديدة لتصنيف أساليب تحليل تخطيط كهربية الدماغ بشكل عام. فإذا تم استخدام نموذج رياضي لمطابقة إشارات تخطيط كهربية الدماغ المأخوذة
يمكن تصنيف هذه الطريقة ضمن الإحصاءات البارامترية، وإلا فهي طريقة غير بارامترية. تقليديًا. تندرج معظم طرق تحليل تخطيط كهربية الدماغ ضمن أربع فئات: طرق المجال الزمني، وطرق المجال الترددي، وطرق المجال الزمني الترددي، وطرق الأنظمة غير الخطية.

وهناك أيضًا طرق لاحقة تشمل الشبكات العصبية العميقة.على الرغم من أنه من المهم للغاية بالنسبة للباحثين اختيار أساليب تحليل تخطيط كهربية الدماغ المناسبة وفقًا لأهدافهم البحثية والنتائج التي يرغبون في الحصول عليها، فإن الدراسات النهائية توفر مرجعًا للبحوث المستقبلية وتساعد في حل المشكلات القائمة وتمهد الطريق للدراسات المستقبلية. 
 أساليب 
 أساليب مجال التردد 
يُعدّ تحليل المجال الترددي والمعروف أيضًا بالتحليل الطيفي من أكثر الأساليب شيوعًا وقوةً ومعياريةً لتحليل تخطيط كهربية الدماغ. فهو يُتيح فهمًا أعمق للمعلومات المُتضمنة في المجال الترددي لموجات تخطيط كهربية الدماغ وذلك من خلال استخدام الأساليب الإحصائية وتحويل فورييه.
من بين جميع الطرق الطيفية يعد تحليل طيف القدرة هو الأكثر استخدامًا حيث أن طيف القدرة يعكس "محتوى التردد" للإشارة أو توزيع قدرة الإشارة على التردد.
يمكن استخدام هذه التقنية لدراسة تغيرات الطاقة في مكونات التردد المختلفة لإشارات تخطيط الدماغ الكهربائي أثناء تحليلها. وهي مناسبة لدراسة الأمراض العصبية وعلم الدماغ إذ يمكن أن تُسبب هذه الحالات تغيرات في طاقة تخطيط الدماغ الكهربائي أثناء تغيرات الحالة مثل تغيرات مرحلة النوم، والنوبات، والحالات العاطفية.

 أساليب المجال الزمني 
هناك طريقتان أساسيتان لتحليل تخطيط كهربية الدماغ في المجال الزمني: التنبؤ الخطي وتحليل المكونات (الإحصاء). بشكل عام يُعطي التنبؤ الخطي القيمة المُقدَّرة التي تُساوي ربطًا خطيًا من قيمة المخرجات السابقة مع قيمة المدخلات الحالية والسابقة. أما تحليل المكونات فهو أسلوب غير خاضع للإشراف حيث يتم فيه ربط مجموعة البيانات بمجموعة من الخصائص.
تجدر الإشارة إلى أن معايير طرق المجال الزمني تعتمد كلياً على الزمن، ولكن يمكن أيضاً استخلاصها من اللحظات الإحصائية لطيف القدرة. ونتيجة لذلك تُشكل طريقة المجال الزمني جسراً بين تفسير الزمن الفيزيائي والتحليل الطيفي التقليدي.إلى جانب ذلك توفر طرق المجال الزمني طريقة للقياس عبر الإنترنت لخصائص الإشارة الأساسية عن طريق حساب يعتمد على الوقت الأمر الذي يتطلب معدات أقل تعقيدًا مقارنة بتحليل التردد التقليدي.

 أساليب المجال الزمني الترددي 
يتم إجراء تحليل التردد الزمني عادةً باستخدام ، وتحليل الوضع التجريبي (EMD)، وتوزيع ويغنر-فيل (WVD)، وتحويل فورييه قصير المدى (STFT).

تُعدّ  إحدى الطرق الشائعة في مجال الزمن والتردد، حيث يمكنها استخلاص خصائص الإشارات البيولوجية العابرة وتمثيلها. وبالتحديد، من خلال تحليل الموجات الصغيرة لتسجيلات تخطيط كهربية الدماغ، يمكن التقاط السمات العابرة وتحديد موقعها بدقة في كل من سياق الزمن والتردد.

 وبالتالي فإن  يشبه المجهر الرياضي الذي يمكنه تحليل المقاييس المختلفة للإيقاعات العصبية ودراسة التذبذبات الصغيرة لإشارات الدماغ مع تجاهل مساهمة المقاييس الأخرى.
 وبصرف النظر عن  هناك طريقة أخرى بارزة للتردد الزمني تسمى  إلى مجموعة من المكونات التذبذبية تسمى دالة الوضع الجوهرية (IMF) من أجل التقاط بيانات التردد اللحظي.
 الأساليب غير الخطية 
تتسم العديد من الظواهر الطبيعية باللاخطية وعدم الاستقرار، وكذلك إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي. تُضيف هذه الخاصية مزيدًا من التعقيد إلى تفسير إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي، مما يُحدّ من فعالية الأساليب الخطية (الأساليب المذكورة أعلاه). منذ عام ١٩٨٥، عندما نشر رائدا تحليل تخطيط الدماغ الكهربائي غير الخطي، راب وبوبلويانتز، نتائجهما الأولى، تم تطبيق نظرية الأنظمة الديناميكية غير الخطية، والتي تُعرف أيضًا باسم "نظرية الفوضى"، على نطاق واسع في مجال تحليل تخطيط الدماغ الكهربائي.

لإجراء تحليل تخطيط كهربية الدماغ غير الخطي، اعتمد الباحثون العديد من المعلمات غير الخطية المفيدة مثل ، ، والإنتروبيا مثل  و.

 أساليب الشبكات العصبية الاصطناعية 
يُقدَّم في هذا البحث تطبيقٌ للشبكات العصبية الاصطناعية لتصنيف إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي. في معظم الحالات تتطلب بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي معالجةً مسبقةً باستخدام  قبل إدخالها إلى الشبكات العصبية.
تم تطبيق الشبكات العصبية المتكررة بشكل كبير في دراسات تطبيقات الشبكات العصبية الاصطناعية في تحليل تخطيط كهربية الدماغ.

قبل ظهور لتعلم العميق والشبكات العصبية الالتفافية. أصبحت طريقة الشبكات العصبية الالتفافية خيارًا مفضلًا في الدراسات الحديثة لتحليل تخطيط كهربية الدماغ باستخدام لتعلم العميق. وبفضل التدريب المُقتطع للشبكات العصبية الالتفافية العميقة لتحقيق دقة تنافسية على مجموعة البيانات، وقد أظهرت هذه الشبكات أداءً فائقًا في فك التشفير. علاوة على ذلك، تتطلب بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي الضخمة، كمدخلات للشبكات العصبية الاصطناعية، تخزينًا آمنًا وموارد حاسوبية عالية للمعالجة الآنية. ولمعالجة هذه التحديات، تم اقتراح وتقديم نظام تعلم عميق قائم على الحوسبة السحابية لتحليل بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي الضخمة آنيًا.
 تطبيقات 
يُستخدم تخطيط كهربية الدماغ وهو إجراء غير جراحي لتسجيل نشاط الدماغ في الدراسات المعرفية والتطبيقات السريرية المختلفة وواجهة الدماغ والحاسوب. يُعدّ تسجيل تخطيط كهربية الدماغ طريقة سهلة النقل للاستخدامات السريرية المختلفة، كما أنه قابل للتطبيق في مجالات متنوعة لأنه يقيس النشاط العصبي الجماعي بشكل مباشر.

من حيث التكلفة يعتبر تسجيل تخطيط كهربية الدماغ أقل تكلفة من تقنيات تسجيل إشارات الدماغ غير الجراحية الأخرى مثل التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) وتخطيط الدماغ المغناطيسي (MEG) والتصوير الطيفي بالأشعة تحت الحمراء القريبة (NIRS).

 طبيًا 
يُستخدم تحليل تخطيط الدماغ الكهربائي على نطاق واسع في تشخيص أمراض الدماغ وتقييمها. وفي مجال النوبات الصرعية، يُعدّ الكشف عن التفريغات الصرعية في تخطيط الدماغ الكهربائي عنصرًا هامًا في تشخيص الصرع. ويمكن للتحليلات الدقيقة لتسجيلات تخطيط الدماغ الكهربائي أن توفر رؤى قيّمة وفهمًا أفضل للآليات المسببة للاضطرابات الصرعية.إلى جانب ذلك، يساعد تحليل تخطيط كهربية الدماغ بشكل كبير في الكشف عن مرض الزهايمر.
 واجهة الدماغ والحاسوب (BCI) 
تتيح تسجيلات تخطيط كهربية الدماغ إنشاء قناة اتصال جديدة أثناء التخيل الحركي الأيمن والأيسر. استنادًا إلى تحليل تخطيط كهربية الدماغ في الوقت الحقيقي مع الأنماط المكانية الخاصة بكل شخص، يمكن استخدام واجهة الدماغ والحاسوب لتطوير استجابة ثنائية بسيطة للتحكم في جهاز ما.
تهدف أساليب واجهة الدماغ والحاسوب القائمة على تخطيط كهربية الدماغ إلى جانب التطورات في التعلم الآلي والتقنيات الأخرى مثل التسجيل اللاسلكي إلى تحسين الحياة اليومية للأشخاص ذوي الإعاقة. يمكن أن تساعد واجهة الدماغ والحاسوب القائمة على تخطيط كهربية الدماغ على سبيل المثال المرضى المصابين بالتصلب الجانبي الضموري في بعض الأنشطة اليومية.

 أداة التحليل 
Brainstorm هو تطبيق تعاوني مفتوح المصدر مخصص لتحليل تسجيلات الدماغ بما في ذلك تخطيط الدماغ المغناطيسي وتخطيط كهربية الدماغ و و والأقطاب الكهربائية العميقة وعلم وظائف الأعصاب الغازي للحيوانات.
 يهدف برنامج Brainstorm إلى توفير مجموعة شاملة من الأدوات سهلة الاستخدام للمجتمع العلمي الذي يستخدم تقنيات تخطيط الدماغ المغناطيسي وتخطيط كهربية الدماغ كتقنية تجريبية. يوفر Brainstorm واجهة رسومية غنية وبديهية للأطباء والباحثين، لا تتطلب أي معرفة برمجية. ومن بين برامج التحليل مفتوحة المصدر الأخرى ذات الصلة، برنامج FieldTrip وغيرها.

 أخرى 
بالإضافة إلى تحليل تعابير الوجه، يوفر تحليل تخطيط كهربية الدماغ وظيفة الكشف المستمر عن المشاعر، والتي يمكن استخدامها للعثور على الآثار العاطفية في مقاطع الفيديو. تتضمن بعض التطبيقات الأخرى رسم خرائط الدماغ باستخدام تخطيط كهربية الدماغ، ونظام التشفير الشخصي القائم على تخطيط كهربية الدماغ، ونظام التعليق على الصور القائم على تخطيط كهربية الدماغ وما إلى ذلك.

 انظر أيضًا 
 تعلم متعمق
 شبكة عصبونية التفافية
 نظام تحريكي
 نوبة (طب)
 شبكة عصبونية اصطناعية

 مراجع 

 معلومات إضافية 




{{تخطيط كهربية الدماغ}}

تصنيف:تخطيط أمواج الدماغ
تصنيف:تقنية عصبية
تصنيف:معالجة الإشارة
تصنيف:استخدام الرياضيات في الطب