التعرف المتقدم على دوامات النوم باستخدام الشبكات العصبية

النوبات النائمة هي ظواهر عصبية فيزيولوجية تبدو مرتبطة بتشكيل الذاكرة ووظائف أخرى للجهاز العصبي المركزي، ويمكن ملاحظتها في تسجيلات الكهروضوئية الدماغية (EEG) أثناء النوم. تعاني التسميات اليدوية للنوبات النائمة في تسجيلات EEG من تباين كبير داخل المقيمين وبينهم، حتى لو تم تدريبهم بشكل كبير، مما يقلل من موثوقية مقاييس النوبات كأداة بحث وتشخيص. قد أaddress هذا المشكل مؤخرًا مشروع بيانات التسمية عبر الإنترنت على نطاق واسع (MODA) من خلال تشكيل توافق بين العديد من خبراء التقييم، وبالتالي توفير مجموعة بيانات تتضمن تسميات نوبات نائمة ذات جودة محسنة. بناءً على هذه البيانات، نقدم نموذج شبكة عصبية عميقة من نوع U-Net لاكتشاف النوبات النائمة تلقائيًا. أداء نموذجنا يفوق أداء أفضل الكاشفات الحالية وأداء معظم الخبراء في مجموعة بيانات MODA. لاحظنا تحسنًا في دقة الاكتشاف لدى الأفراد من جميع الأعمار، بما في ذلك كبار السن الذين تكون نوباتهم النائمة صعبة الاكتشاف بشكل موثوق به بشكل خاص. تؤكد نتائجنا على إمكانية استخدام الطرق الآلية لأداء المهام المتكررة والمعقدة بأداء يفوق الأداء البشري.注：在阿拉伯语中，“address”一词通常用于表示“解决”，因此在这里将其翻译为“address”以保持原文的意思。此外，为了使译文更加流畅和自然，对一些句子结构进行了适当调整。