لا يزال تطوير أنظمة الأطراف الصناعية العصبية التي تتميز بالسهولة والاستجابة الفورية تحديًا كبيرًا في مجال التقنيات المساعدة، خاصة في فك تشفير الإشارات العصبية لتمكين التحكم الحركي الدقيق والمتكيف. تتناول هذه الدراسة مشكلة ترجمة تخيل الحركة المستند إلى إشارات EEG إلى تحكم فعال في الأطراف الصناعية، متغلبةً على تحديات مثل محدودية البيانات وزيادة التعميم المفرط في النماذج التنبؤية والقيود العملية في تشغيل الروبوتات. تم تطوير نموذج هجين يجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية طويلة المدى (LSTM) لتصنيف مهام تخيل الحركة باستخدام إشارات EEG. وأسهمت تقنيات تعزيز البيانات وتنظيم النماذج في تحسين أداء النموذج، محققًا دقة اختبار بلغت 93.5% مع تحقيق توازن بين الدقة والاسترجاع عبر مهام تخيل الحركة. وللتحقق من جدوى التطبيق العملي، تم استخدام محاكاة مستندة إلى منصة PyBullet، حيث تم ترجمة تنبؤات النموذج إلى حركات دقيقة "فتح" و"إغلاق" لملقط روبوتي. وأظهرت مفاصل الملقط دقة عالية في تنفيذ هذه الحركات، مما يدل على إمكانات النظام للتطبيقات العملية في الوقت الحقيقي. ومع ذلك، فإن قيودًا مثل محدودية مجموعات البيانات وخصائص المحاكاة الخاصة تشير إلى الحاجة لمزيد من التحسين. توفر هذه الدراسة إثباتًا قويًا لمفهوم دمج التعلم العميق مع واجهات الدماغ-الحاسوب لتحقيق تحكم تكيفي وموثوق وفوري في الأطراف الصناعية العصبية. ومن خلال معالجة التحديات الرئيسية، يقدم الإطار المقترح خطوة نحو سد الفجوة بين فك تشفير الإشارات العصبية وتنفيذ الحركة الفعلية، مما يوفر مسارًا نحو أنظمة أطراف صناعية عصبية متقدمة ومتجاوبة.
عبد الهادى, غادة. (2025). تعزيز التحكم في الأطراف الصناعية العصبية باستخدام نماذج CNN-LSTM: دراسة محاكاة باستخدام تخيل الحركة المستند إلى إشارات EEG. مجلة الذكاء الاصطناعي وأمن المعلومات, 3(7), 17-35. doi: 10.21608/aiis.2025.352636.1016
MLA
غادة عبد الهادى. "تعزيز التحكم في الأطراف الصناعية العصبية باستخدام نماذج CNN-LSTM: دراسة محاكاة باستخدام تخيل الحركة المستند إلى إشارات EEG", مجلة الذكاء الاصطناعي وأمن المعلومات, 3, 7, 2025, 17-35. doi: 10.21608/aiis.2025.352636.1016
HARVARD
عبد الهادى, غادة. (2025). 'تعزيز التحكم في الأطراف الصناعية العصبية باستخدام نماذج CNN-LSTM: دراسة محاكاة باستخدام تخيل الحركة المستند إلى إشارات EEG', مجلة الذكاء الاصطناعي وأمن المعلومات, 3(7), pp. 17-35. doi: 10.21608/aiis.2025.352636.1016
VANCOUVER
عبد الهادى, غادة. تعزيز التحكم في الأطراف الصناعية العصبية باستخدام نماذج CNN-LSTM: دراسة محاكاة باستخدام تخيل الحركة المستند إلى إشارات EEG. مجلة الذكاء الاصطناعي وأمن المعلومات, 2025; 3(7): 17-35. doi: 10.21608/aiis.2025.352636.1016
)
View on SCiNiTO