رابط مغز-کامپیوتر مبتنی بر هوش مصنوعی ۲۰۲۲
Artificial Intelligence-Based Brain-Computer Interface 2022

دانلود کتاب رابط مغز-کامپیوتر مبتنی بر هوش مصنوعی ۲۰۲۲ (Artificial Intelligence-Based Brain-Computer Interface 2022) با لینک مستقیم و فرمت pdf (پی دی اف) و ترجمه فارسی

نویسنده

Varun Bajaj, G. R. Sinha

voucher (1)

۳۰ هزار تومان تخفیف با کد «OFF30» برای اولین خرید

سال انتشار

2022

زبان

English

تعداد صفحه‌ها

392

نوع فایل

pdf

حجم

1.9 MB

🏷️ قیمت اصلی: 200,000 تومان بود.قیمت فعلی: 129,000 تومان.

🏷️ قیمت اصلی: ۳۷۸٬۰۰۰ تومان بود. قیمت فعلی: ۲۹۸٬۰۰۰ تومان.

📥 دانلود نسخه‌ی اصلی کتاب به زبان انگلیسی(PDF)
🧠 به همراه ترجمه‌ی فارسی با هوش مصنوعی 🔗 مشاهده جزئیات

پیش‌خرید با تحویل فوری(⚡️) | فایل کتاب حداکثر تا ۳۰ دقیقه(🕒) پس از ثبت سفارش آماده دانلود خواهد بود.

دانلود مستقیم PDF

ارسال فایل به ایمیل

پشتیبانی ۲۴ ساعته

توضیحات

معرفی کتاب رابط مغز-کامپیوتر مبتنی بر هوش مصنوعی ۲۰۲۲

رابط مغز و رایانه مبتنی بر هوش مصنوعی، مفاهیم هوش مصنوعی را برای مدلسازی روش‌های غیرتهاجمی سیگنال‌های پزشکی مانند EEG، MRI و FMRI ارائه می‌دهد. این روش‌ها و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی آن‌ها در BCI و کاربردهای مرتبط به کار گرفته می‌شوند. کتاب بر چالش‌های واقعی در ورودی غیرتهاجمی به دلیل ماهیت پیچیده مغز انسان و برای طیف وسیعی از کاربردها در تجزیه و تحلیل، طبقه‌بندی و شناسایی حالات ذهنی مختلف تاکید دارد. هر فصل با شرح یک نمونه ورودی غیرتهاجمی و نیاز و انگیزه روش‌های هوش مصنوعی مرتبط، همراه با بحث‌هایی برای ارتباط فناوری از طریق BCI آغاز می‌شود. موضوعات اصلی شامل روش‌ها/تکنیک‌های مختلف هوش مصنوعی مانند شبکه‌های عصبی عمیق و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای روش‌های غیرتهاجمی مختلف مانند EEG، MRI، FMRI برای بهبود تشخیص و پیش‌آگهی اختلالات متعدد سیستم عصبی، سیستم قلبی عروقی، سیستم اسکلتی عضلانی، سیستم تنفسی و اندام‌های مختلف بدن است. این کتاب همچنین کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت بیماری‌های مزمن، پایگاه‌های داده و ارائه خدمات بهداشتی را پوشش می‌دهد.

– به خوانندگان درک درستی از کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در رابط مغز و رایانه برای اکتساب و مدلسازی سیگنال‌های زیست‌پزشکی غیرتهاجمی و روش‌های تصویربرداری برای شرایط و اختلالات مختلف ارائه می‌دهد.
– پیشرفت‌های اخیر هوش مصنوعی را در ارزیابی حجم زیادی از داده‌های بالینی برای تشخیص زودهنگام اختلالاتی مانند صرع، الکلیسم، آپنه خواب، طبقه‌بندی وظایف تصویرسازی حرکتی و سایر موارد ادغام می‌کند.
– شامل مثال‌های گویا در مورد نحوه استفاده از هوش مصنوعی در رابط مغز و رایانه، از جمله طیف گسترده‌ای از مطالعات موردی در پیش‌بینی و طبقه‌بندی اختلالات عصبی است.


فهرست کتاب:

۱. رابط مغزی-رایانه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی

۲. روی جلد

۳. صفحه عنوان

۴. حق چاپ

۵. فهرست مطالب

۶. مشارکت‌کنندگان

۱ طبقه‌بندی مراحل خواب چندگانه با استفاده از توزیع زمان-فرکانس مبتنی بر هوش مصنوعی و CNN

۲ مروری جامع بر روش‌های رابط مغزی-رایانه‌ای تصویرسازی حرکتی: چالش‌ها و مسیرهای آینده

۳ رویکردی جدید برای استخراج ویژگی در سیستم‌های BCI مبتنی بر MI

۴ ارزیابی تکنیک‌های طیف توانی و یادگیری ماشین برای توسعه BCI خاص موضوع

۵ مفهوم هوش مصنوعی برای اکتساب و مدل‌سازی روش‌های غیرتهاجمی برای BCI

۶ Bi-LSTM-deep CNN برای تشخیص اسکیزوفرنی با استفاده از تصاویر طیفی MSST از سیگنال‌های EEG

۷ تشخیص اختلال تشنج صرع با استفاده از سیگنال‌های EEG

۸ الگوریتم یادگیری عمیق سفارشی برای تشخیص خواب‌آلودگی با استفاده از سیگنال EEG تک‌کاناله

۹ شبکه عصبی یادگیری عمیق مبتنی بر EEG برای تشخیص آپنه

۱۰ طبقه‌بندی حالات ذهنی از تبدیل ویولت اتساع منطقی و طبقه‌بندی‌کننده درخت تجمیع‌شده با استفاده از سیگنال‌های EEG

۱۱ یک روش بهینه‌سازی فراابتکاری جدید برای تعیین فیلتر فضایی قوی و طبقه‌بندی وظایف تصویرسازی گفتار در رابط مغزی-رایانه‌ای EEG

۱۲ تشخیص خمش انگشت مبتنی بر تجزیه حالت تغییرپذیر با استفاده از سیگنال‌های ECoG

۱۳ بینشی در جنبه‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری یک سیستم BCI با تمرکز بر OTA با توان بسیار کم و فیلتر مبتنی بر Gm-C و بررسی دقیق تکنیک‌های اخیر AI/ML

۱۴ تشخیص خودکار تومور مغزی مبتنی بر autoencoder عمیق از داده‌های MRI

۱۵ اندازه‌گیری عملکرد برتر هوش ماشین در پیش‌بینی بیماری تومور مغزی

۲۲. فهرست نمایه

توضیحات(انگلیسی)
Artificial Intelligence-Based Brain Computer Interface provides concepts of AI for the modeling of non-invasive modalities of medical signals such as EEG, MRI and FMRI. These modalities and their AI-based analysis are employed in BCI and related applications. The book emphasizes the real challenges in non-invasive input due to the complex nature of the human brain and for a variety of applications for analysis, classification and identification of different mental states. Each chapter starts with a description of a non-invasive input example and the need and motivation of the associated AI methods, along with discussions to connect the technology through BCI. Major topics include different AI methods/techniques such as Deep Neural Networks and Machine Learning algorithms for different non-invasive modalities such as EEG, MRI, FMRI for improving the diagnosis and prognosis of numerous disorders of the nervous system, cardiovascular system, musculoskeletal system, respiratory system and various organs of the body. The book also covers applications of AI in the management of chronic conditions, databases, and in the delivery of health services. - Provides readers with an understanding of key applications of Artificial Intelligence to Brain-Computer Interface for acquisition and modelling of non-invasive biomedical signal and image modalities for various conditions and disorders - Integrates recent advancements of Artificial Intelligence to the evaluation of large amounts of clinical data for the early detection of disorders such as Epilepsy, Alcoholism, Sleep Apnea, motor-imagery tasks classification, and others - Includes illustrative examples on how Artificial Intelligence can be applied to the Brain-Computer Interface, including a wide range of case studies in predicting and classification of neurological disorders


Table of Contents

1. Artificial Intelligence-Based Brain-Computer Interface

2. Cover

3. Title Page

4. Copyright

5. Table of Contents

6. Contributors

1 Multiclass sleep stage classification using artificial intelligence based time-frequency distribution and CNN

2 A comprehensive review of the movement imaginary brain-computer interface methods: Challenges and future directions

3 A new approach to feature extraction in MI-based BCI systems

4 Evaluation of power spectral and machine learning techniques for the development of subject-specific BCI

5 Concept of AI for acquisition and modeling of noninvasive modalities for BCI

6 Bi-LSTM-deep CNN for schizophrenia detection using MSST-spectral images of EEG signals

7 Detection of epileptic seizure disorder using EEG signals

8 Customized deep learning algorithm for drowsiness detection using single-channel EEG signal

9 EEG-based deep learning neural net for apnea detection

10 Classification of mental states from rational dilation wavelet transform and bagged tree classifier using EEG signals

11 A novel metaheuristic optimization method for robust spatial filter designation and classification of speech imagery tasks in EEG Brain-Computer Interface

12 Variational mode decomposition-based finger flexion detection using ECoG signals

13 An insight into the hardware and software aspects of a BCI system with focus on ultra-low power bulk driven OTA and Gm-C based filter design, and a detailed review of the recent AI/ML techniques

14 Deep autoencoder-based automated brain tumor detection from MRI data

15 Measure the superior functionality of machine intelligence in brain tumor disease prediction

22. Index

دیگران دریافت کرده‌اند

✨ ضمانت تجربه خوب مطالعه

بازگشت کامل وجه

در صورت مشکل، مبلغ پرداختی بازگردانده می شود.

دانلود پرسرعت

دانلود فایل کتاب با سرعت بالا

ارسال فایل به ایمیل

دانلود مستقیم به همراه ارسال فایل به ایمیل.

پشتیبانی ۲۴ ساعته

با چت آنلاین و پیام‌رسان ها پاسخگو هستیم.

ضمانت کیفیت کتاب

کتاب ها را از منابع معتیر انتخاب می کنیم.