>
Fa   |   Ar   |   En
   تعدیل عصبی افسردگی از طریق نوروفیدبک: تشخیص الگوی امواج مغزی با استفاده از الگوریتم qcnn  
   
نویسنده عسگری محمدطاها ,سلیمانی شهرام ,مهاجرانی حمیدرضا ,طهماسبی سعید
منبع اولين رويداد و همايش ملي علوم و فناوري هاي همگرا و فناوري هاي كوانتومي - 1403 - دوره : 1 - اولین رویداد و همایش ملی علوم و فناوری های همگرا و فناوری های کوانتومی - کد همایش: 03230-85168 - صفحه:0 -0
چکیده    تکنیک‌های تعدیل عصبی، مانند نوروفیدبک، توجه قابل توجهی را در زمینه درمان افسردگی به خود جلب کرده‌اند. نوروفیدبک از تجزیه و تحلیل بلادرنگ امواج مغزی استفاده می کند تا ابزاری را برای افراد فراهم کند تا فعالیت عصبی خود را خود تنظیم کنند. یکی از رویکردهایی که در تشخیص الگوی امواج مغزی امیدوارکننده است، استفاده از الگوریتم شبکه عصبی کانولوشن کوانتومی (qcnn) است. هدف این مقاله بررسی کاربرد الگوریتم qcnn در تشخیص الگوی امواج مغزی برای تعدیل عصبی افسردگی است. این مقاله مروری بر پایه های عصبی زیستی افسردگی و اصول نوروفیدبک ارائه می دهد. این الگوریتم به اصول الگوریتم qcnn از جمله معماری و مکانیسم کاری آن می پردازد. علاوه بر این، مطالعات اخیری که از تشخیص الگوی مبتنی بر qcnn در مداخلات نوروفیدبک برای افسردگی استفاده کرده‌اند، بحث می‌شود. این مقاله با بحث در مورد محدودیت‌ها و جهت‌های آینده استفاده از الگوریتم qcnn در زمینه تعدیل عصبی برای افسردگی به پایان می‌رسد.
کلیدواژه تعدیل عصبی، افسردگی، نوروفیدبک، تشخیص الگو، امواج مغزی، الگوریتم qcnn
آدرس , iran, , iran, , iran, , iran
پست الکترونیکی tahaasgari3030@gmail.com
 
   neuromodulation of depression through neurofeedback: pattern recognition of brainwaves using qcnn algorithm  
   
Authors
Abstract    neuromodulation techniques, such as neurofeedback, have gained considerable attention in the field of depression treatment. neurofeedback utilizes real-time analysis of brain waves to provide individuals with a means to self-regulate their neural activity. one approach that has shown promise in pattern recognition of brain waves is the use of the quantumconvolutional neural network (qcnn) algorithm. this paper aims to explore the application of the qcnn algorithm in pattern recognition of brain waves for neuromodulation of depression. the paper provides an overview of depression neurobiological underpinnings and the principles of neurofeedback. it delves into the fundamentals of qcnn algorithm, including its architecture and working mechanism. moreover, the discusses recent studies that have employed qcnn-based pattern recognition in neurofeedback interventions for depression. the paper concludes with a discussion on the limitations and future directions of utilizing the qcnn algorithm in the field of neuromodulation for depression
Keywords neuromodulation ,depression ,neurofeedback ,pattern recognition ,brain waves ,qcnn algorithm
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved