تشخیص احساسات بااستفادهاز رابط مغز و کامپیوتر وسیگنال های EEG

احساسات و عواطف انسانی نقش کلیدی در فرآیندهای شناختی، تصمیم گیری وتعاملات اجتماعی دارند.درسالهای اخیر، استفاده از سیگنال هایالکتروانسفالوگرافی (EEG) به عنوان ابزاری برای تشخیص احساسات انسان درارتباط با سیستم های رابط مغز و کامپیوتر (BCI) توجه زیادی را جلب کردهاست. سیگنال های EEG که فعالیتهای الکتریکی مغز را ثبت می کنند، میتواننداطلاعات ارزشمندی در خصوص حالات عاطفی فرد مانند شادی،غم،اضطراب و خشمارائه دهند.این سیگنالهادر پنج باند فرکانسی اصلی تحلیل میشوند که هر یکبه طور خاص با وضعیت های احساسی و شناختی متفاوت مرتبط هستند. چالش اصلیدراستفاده از سیگنال های EEG برای شبیه سازی احساسات، استخراج ویژگی هایدقیق ازاین داده ها و کاهش نویزهای موجود در سیگنال است.با بهره گیری از تکنیک های پیشرفته یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، به ویژهشبکه های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) ، دقت تشخیصاحساسات از سیگنال های EEG بهبود یافته است. این مدل ها قادرند ویژگی هایپیچیده زمانی و فضایی سیگنال های EEG را تحلیل کرده و حالات عاطفی مختلفرا با دقت بالایی شبیه سازی کنند. به ویژه، استفاده از داده های چندکاناله وفیلترینگ پیشرفته نویز می تواند نتایج بهتری را به همراه داشته باشد.این فناوری در کاربردهای مختلفی از جمله مراقبت های پزشکی، درمان اختلالاتروانی، بازاریابی هدفمند و صنعت بازیهای ویدیویی به کار گرفته شده است.سیستم های BCI میتوانند به ویژه در تشخیص وضعیت احساسی بیماران با اختلالاتعصبی و روانی، ارزیابی وضعیت هوشیاری و درمان مشکلاتی مانند اضطراب وافسردگی موثر باشند. با این حال، چالش هایی از قبیل تفاوتهای فردی درسیگنال های EEG ، پیچیدگی های تفسیر داده ها و نیاز به داده های بیشتر ومتنوع تر همچنان در این حوزه وجود دارد. برای بهبود دقت و کاربردهای عملیاین سیستم ها، استفاده از مدل های هیبریدی، پردازش موازی و بهبود روشهایفیلترینگ ضروری به نظر می رسد.

کلیدواژه ها:

رابط مغزوکامپیوتر (BCI) ، سیگنال های الکتروانسفالوگرافی (EEG) ، تشخیص احساسات ، یادگیری عمیق