استفاده از مدارهای منطقی قابل برنامه ریزیFPGA در تحلیل EEG برای شناسایی تشنج

تشخیص بلادرنگ و دقیق تشنج های صرعی از چالش های مهم در علوم اعصاب و مهندسی پزشکی است. الکتروانسفالوگرافی (EEG) به عنوان روشی غیرتهاجمی و پرکاربرد، سیگنال های مغزی را ثبت می کند، اما ماهیت پیچیده ، حجم بالای داده و نیاز به پردازش سریع آن، تحلیل موثر را دشوار می سازد. در سال های اخیر، الگوریتم های پردازش سیگنال و یادگیری ماشین برای شناسایی خودکار تشنج توسعه یافته اند، اما پیاده سازی نرم افزاری آن ها معمولا با محدودیت هایی در سرعت، مصرف انرژی و قابلیت اجرا در سامانه های مستقل همراه است. در این زمینه، مدارهای منطقی قابل برنامه ریزی (FPGA) به دلیل دارا بودن ویژگی های منحصربه فردی همچون پردازش موازی، تاخیر کم، انعطاف پذیری معماری و کنترل مستقیم بر منابع سخت افزاری، به عنوان بستری کارآمد برای پیاده سازی سخت افزاری این الگوریتم ها مورد توجه قرار گرفته اند. این مقاله به مرور کاربردهای FPGA در تحلیل سیگنال EEG برای هدف تشخیص تشنج می پردازد. چالش های اصلی پیاده سازی، شامل مدیریت حجم عظیم داده های EEG، بهینه سازی مصرف توان، کاهش تاخیر پردازش و تلفیق دقت تشخیص با کارایی سخت افزاری، بررسی شده و راهکارهای مبتنی بر FPGA برای مواجه با هر یک ارائه می شود. از جمله این راهکارها می توان به استفاده از تکنیک های فشرده سازی داده مانند اتوماتای سلولی، طراحی مکانیزم های هشدار چندمرحله ای کم توان، پیاده سازی واحدهای همگام سازی کارا برای پردازش بلادرنگ و به کارگیری معماری های محاسباتی بهینه نظیر ضرب کننده های تقریبی و طبقه بندهای سبک وزن مانند ELM اشاره کرد. ارزیابی پیاده سازی های عملی بر روی پلتفرم هایی مانند Zynq-۷۰۰۰ نشان می دهد که این راهکارها دستیابی به سامانه های تشخیص تشنج بلادرنگ، کم مصرف و با دقت مناسب را ممکن ساخته اند. در مجموع، با وجود چالش های موجود، FPGA پتانسیل بالایی برای تبدیل الگوریتم های پیچیده تشخیص تشنج به سامانه های عملی و قابل اعتماد دارد. تلفیق هوشمندانه الگوریتم های پردازش EEG با معماری های سخت افزاری بهینه شده مبتنی بر FPGA، گامی مهم در راستای توسعه ابزارهای تشخیصی کارآمد برای کمک به بیماران مبتلا به صرع است.

کلیدواژه ها:

الکتروانسفالوگرافی(EEG) ، تشنج ، FPGA ، مدار منطقی