✅نورولینک(Neuralink)چگونه کار خواهد کرد؟
⚠️ به نظر شما کدام یک سود بیشتری برای بشریت دارد؟
🔺رفع صدمات مغزی و اختلالات پیچیده عصبی
🔹ایجاد یک رابط ماشین و مغز
🔸ادغام انسان ها با هوش مصنوعی

این سه مورد، سه هدف استارتاپ مرموز ایلان ماسک، Neuralink می باشد که در رابطه با سرمایه گذاری آن، در مقایسه با Space X، تسلا و دیگر شرکت ها اطلاعات زیادی در دسترس نیست. اما تاثیرات بالقوه آن بیشتر از شرکت های دیگر می باشد.

⭕️جزئیات بیشتر...👇👇
🌀https://onlinebme.com/neuralink/


🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

🌐رونمایی از آزمایش  نورالینک ، کاشت واسط مغز و کامپیوتر در مغز خوک زنده

💬 ایلون ماسک یک خوک را توسط واسط مغز و کامپیوتر کمپانی نورالینک مجهز کرده و در یک رویداد، بصورت زنده در YouTube از آن رونمایی کرد. این خوک که با نام گرتود شناخته می شود، مجهز به یک دستگاهی است که سیگنال های موجود در ناحیه ای از مغز که به پوزه اش متصل است را ضبط می کند. عمل پیوند بر روی این خوک دو ماه قبل از این رونمایی انجام شده بود.

✅ طراحی دستگاه نورالینک از زمان رونمایی خود در سال گذشته تا به حال تغییر یافته و این در حالی است که این دستگاه در گرتود به سختی قابل مشاهده است. اکنون طرح آن به شکل سکه می باشد و به جای داشتن یک ماژول کوچک در کنار گوش، با هدف هم تراز شدن با جمجمه خوک، مورد استفاده قرار می گیرد.

⭕️جزئیات بیشتر 👇
🌀https://onlinebme.com/elon-musk-neuralink-ai-pigs-demo-brain-computer-interface/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

✅دوره ها رو باید اینطوری پیش برد👌😊
#جزوه دوره متلب
@onlinebme

✅ دوره ی تخصصی پردازش سیگنال مغزی (EEG)

مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

مدت زمان دوره: 50 ساعت

🎁محتوای پکیج
🔹۵۰ ساعت ویدیوهای آموزشی
🔸کدهای متلب پیاده سازی شده برای پروژه ها و مقالات
🔹پایگاه داده های استفاده شده در دوره
🔹جزوه دست نویس مدرس

⭕️جزئیات بیشتر 👇
🌀https://onlinebme.com/product/eeg-signal-processing/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

✅ دوره ی تخصصی پردازش سیگنال مغزی (EEG)

✍ در این دوره تخصصی تمامی مباحث پایه و کاربردی پردازش سیگنال eeg به صورت مرحله به مرحله آموزش داده شده بر روی سیگنال eeg پیاده سازی شده است.
این دوره کاملا پروژه محور هست و از همان ابتدا وارد بحثهای تخصصی شده و هر مبحثی که آموزش داده میشود، مستقیما روی سیگنال اعمال شده و نتایج به صورت عملی در پروژه ها بررسی می شود.
پروژه های زیادی در این دوره طبق مقالات تخصصی انجام شده که علاقه مندان به این حوزه، با کمک این پروژه ها و کدهای پیاده سازی شده، به راحتی میتوانند پروژه های تخصصی خود را جهت انجام پروژه پایان نامه و نوشتن مقالات تخصصی خود استفاده کنند و یک کار و خوب با کیفیت ارائه دهند.
تمام موارد مورد نیاز در انجام یک پروژه با کیفیت و تخصصی در این دوره طبق مقالات تخصصی آموزش داده شده است و علاقه مندان میتوانند از کدهای پیاده سازی شده در دوره استفاده کرده و پروژه های تخصصی خودشان را انجام دهند.
این دوره نسخه جامع و کامل تر دوره حضوری پردازش سیگنال مغزی هست.

مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

مدت زمان دوره: 50 ساعت

🎁محتوای پکیج
🔹۵۰ ساعت ویدیوهای آموزشی
🔸کدهای متلب پیاده سازی شده برای پروژه ها و مقالات
🔹پایگاه داده های استفاده شده در دوره
🔹جزوه دست نویس مدرس

⭕️جزئیات بیشتر 👇
🌀https://onlinebme.com/product/eeg-signal-processing/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

🎁 دوره ی تخصصی پردازش سیگنال مغزی-EEG
"اولین دوره جامع در ایران "

🔷پردازش سیگنال EEG در حوزه زمان
🔶پردازش سیگنال EEG در حوزه فرکانس
🔷پردازش سیگنال EEG در حوزه ویولت
🔶استخراج ویژگی
🔷انتخاب ویژگی
🔶انتخاب باندهای فرکانسی بهینه EEG
🔷انتخاب کانال های بهینه در سیگنال EEG
🔶طبقه بندی سیگنال EEG

✅پروژه های عملی:
⭕️تشخیص صرع از روی سیگنال EEG
⭕️طبقه بندی سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی

مدت زمان دوره: 50 ساعت
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

🔍جزئیات بیشتر👇
🌀https://onlinebme.com/product/eeg-signal-processing/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

✅ سرفصل دوره جامع پردازش سیگنال  مغزی(eeg)
#اولین دوره تخصصی در ایران

1⃣ فصل اول: مقدمه
🔻  مقدمه ای بر پردازش سیگنال  EEG از دید شناسایی الگو
🔺 مقدمه ای بر الکتروانسفالوگرافی(eeg)

2⃣ فصل دوم: پردازش سیگنال eeg در حوزه زمان
🔹    معرفی پایگاه داده صرع و نحوه خواندن آن در متلب
🔸     نحوه استخراج ریتم های eeg در حوزه زمان
🔹     استخراج ویژگی از سیگنال eeg در حوزه زمان

3⃣ فصل سوم: پردازش سیگنال  eeg در حوزه فرکانس(تبدیل فوریه)
🔹    تبدیل فوریه
🔸    نحوه محاسبه رزولوشن فرکانسی
🔹    تحلیل سیگنال در حوزه فرکانس
🔸   نحوه طراحی و اعمال فیلتر در حوزه فرکانس
🔹    نحوه فیلتر کردن سیگنال eeg در حوزه فرکانس
🔸     حذف نویز سیگنال eeg با کمک تبدیل فوریه
🔹    استخراج ریتمهای eeg در حوزه زمان با کمک تبدیل فوریه
🔸    استخراج اطلاعات ریتمهای eeg در حوزه فرکانس
🔹    استخراج ویژگی از سیگنال eeg در حوزه فرکانس

4⃣ فصل چهارم: طبقه بندی سیگنال eeg
🔹    مفهوم طبقه بندی
🔸   روال انجام استاندارد پروژه های eeg از دید شناسایی الگو
🔹    طبقه بندی سیگنال eeg با کمک طبقه بند knn
🔸   طبقه بندی سیگنال eeg با کمک طبقه بند svm
🔹    ماشین بردار پشتیان خطی و غیرخطی
🔸    تعمیم svm دو کلاسه به چند کلاسه با کمک تکنیک یکی در مقابل یکی
🔹    تعمیم svm دو کلاسه به چند کلاسه با کمک تکنیک یکی در مقابل همه
🔸    طبقه بندی سیگنال eeg با کمک طبقه بند درخت تصمیم(decision tree)
🔹    طبقه بندی سیگنال eeg با کمک طبقه بند LDA
🔶                   روشهای ارزیابی
o      روش ارزیابی K-fold cross validation
o      روش ارزیابی the hold out method
o      روش ارزیابی leave one out
o      روش ارزیابی random subsampling
🔷                   پارامترهای ارزیابی
o      accuracy
o      sensitivity
o      specificity
o      ماتریس کانفیوژن
 
5⃣ فصل پنجم: پردازش سیگنال  eeg در حوزه زمان-فرکانس(تبدیل ویولت)
🔻    ایراد تبدیل فوریه
🔺    ایراد تبدیل فوریه زمان کوتاه(STFT)
🔻   تبدیل ویولت
🔺    مقایسه عملی تبدیل ویولت و تبدیل فوریه
🔻     نحوه اعمال تبدیل ویولت بر روی سیگنال EEG
🔺    نحوه استخراج اطلاعات ریتمهای EEG از روی ضرایب ویولت
🔻    استخراج ویژگی از سیگنال EEG در حوزه زمان-فرکانس(ویولت)
 
6⃣ فصل6 : انتخاب ویژگی
🔸   نحوه ترکیب ویژگیهای استخراج شده در سه حوزه زمان، فرکانس(فوریه) و ویولت
🔹    نحوه نرمالسازی ویژگیهای استخراج شده در سه حوزه مختلف
🔸    مفهوم انتخاب ویژگی
🔹    انواع روشهای انتخاب ویژگی
🔸    مفهوم p-value
🔹    انتخاب ویژگیهای مناسب با استفاده از روش آماری T-test
🔸     انتخاب ویژگیهای مناسب با استفاده از روش آماری آنوا(anova)
🔹    انتخاب ویژگی های مناسب با استفاده از روش جستجوی بهینه(SFFS)
 
7⃣ فصل7 : انتخاب باندهای فرکانسی بهینه سیگنال EEG در مسائل مختلف
🔹    انتخاب باندهای فرکانسی بهینه سیگنال EEG با کمک روشهای اسکالر(filter methods)
🔸   انتخاب باندهای فرکانسی بهینه سیگنال EEG با کمک روشهای برداری -ترکیبی(wrapper methods)
 
8⃣ فصل8:طبقه بندی سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی
🔸    مفاهیم پایه در مورد سیگنال eeg مبتنی بر تسک تصور حرکتی
🔹    مراحل انجام پروژه bci
🔸    معرفی پایگاه داده bci-competition
🔹    استخراج اطلاعات مرتبط با تسک تصور حرکتی(ریتم میو و بتا)
🔸  برجسته سازی اطلاعات کانالها ( Source
localization car)
🔷   طبقه بندی سیگنال eeg مبتنی بر تسک تصور حرکتی
🔶    انتخاب کانالهای بهینه سیگنال eeg با کمک روشهای اسکالر(filter methods)
🔷    انتخاب کانالهای بهینه سیگنال eeg با کمک روشهای ترکیبی(wrapper methods)
 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
⭕️جزئیات بیشتر 👇
🌀https://onlinebme.com/product/eeg-signal-processing/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme