We found a match
Your institution may have access to this item. Find your institution then sign in to continue.
- Title
Enhancing Meditation Techniques and Insights Using Feature Analysis of Electroencephalography (EEG).
- Authors
Khadam, Zahraa Maki; Abdulhameed, Abbas Abdulazeez; Hammad, Ahmed
- Abstract
يقدم هذا البحث نظرة شاملة على ضم جهاز 2 Muse وتطبيق التأمل وتحليل بيانات مخطط كهربائية الدماغ (EEG) ودمج مفهوم انترنت الاشياء (IOT) استهدفت التقنية المقترحة تمكين المراقبة في الوقت الفعلي وتقييم نشاط الدماغ أثناء جلسات التأمل من خلال إنشاء اتصال بلوتوث سلس بين جهاز Muse2 وتطبيق التأمل والاستفادة من إمكانيات إنترنت الأشياء. تتضمن المنهجية جمع البيانات وتجهيزها واستخراج الميزات وتدريب النماذج باستخدام خوارزميات التعلم الآلي مع تسخير إمكانات أجهزة إنترنت الأشياء. يتم استخدام جهاز 2 Muse لجمع بيانات EEG من أقطاب كهربائية مختلفة والتي يتم تسجيلها وفحصها بعد ذلك على منصة متنقلة (التأمل). تستخدم إشارات مخطط كهربية الدماغ لاستخراج الميزات باستخدام وسائل تشمل المتوسط والانحراف المعياري و entropy تدرب ثلاثة نماذج مختلفة: آلة المتجهات الداعمة (SVM) و Random Forest و الشبكة العصبية ذات المستقبلات متعددة الطبقات (MLP) باستخدام البيانات المعالجة مسبقا والمستخرجة من الميزات يُقيم أداء النماذج باستخدام مقاييس مثل الضبط والدقة والاسترجاع ودرجة F1، مما يعرض فعالية التقنيات التي تعتمد على إنترنت الأشياء. تظهر الدقة الممتازة والدقة التي حققتها نماذج MLP و Random Forest فائدة المنهجية المقترحة، والتي تجمع بين مبادئ إنترنت الأشياء وتحليل EEG حققت النماذج الثلاثة دقة عالية: Random Forest (۹۹) وآلة المتجهات الداعمة (0.959) SVM والشبكة العصبية ذات المستقبلات متعددة الطبقات (0.99) MLP تظهر نتائج ذات دقة عالية ويسلط الضوء على إمكانات إنترنت الأشياء. تفوقت Random Forest حيث تتحقق من صحة تحليل بيانات EEG ذات النسب العالية مع دمج إنترنت الأشياء بشكل كبير. لا يساهم هذا العمل في مجال واجهات الدماغ والحاسوب والتقنيات المساعدة فحسب بل يعرض أيضا طريقة قابلة للتحقيق لدمج جهاز 2 Muse في ممارسات التأمل لتحسين الوعي الذاتي واليقظة والاستفادة من قوة إنترنت الأشياء.
- Subjects
ELECTROENCEPHALOGRAPHY; RANDOM forest algorithms; MEDITATION; BRAIN-computer interfaces
- Publication
Al-Mustansiriyah Journal of Science, 2024, Vol 35, Issue 1, p66
- ISSN
1814-635X
- Publication type
Article
- DOI
10.23851/mjs.v35i1.1457