MIRepNet: نموذج أساسي ومسار معالجة لتصنيف التخيل الحركي المستند إلى تخطيط الدماغ الكهربائي

تمكّن واجهات الدماغ والحاسوب (BCIs) من التواصل المباشر بين الدماغ والأجهزة الخارجية. وتهدف النماذج الأساسية المستندة إلى تخطيط كهرباء الدماغ (EEG) الحديثة إلى تعلّم تمثيلات عامة عبر مجموعة متنوعة من مناهج واجهات الدماغ والحاسوب. ومع ذلك، فإن هذه النهج تتجاهل التميّزات العصبية الفسيولوجية الجوهرية الخاصة بكل منهج، مما يحدّ من قدرتها على التعميم. وبشكل مهم، في التطبيقات العملية لواجهات الدماغ والحاسوب، يُحدّد عادةً المنهج المحدد — مثل تصور الحركة (MI) في إعادة التأهيل بعد السكتة الدماغية أو الروبوتات المساعدة — قبل جمع البيانات. وتقترح هذه الورقة نموذج MIRepNet، وهو أول نموذج أساسي لـ EEG مُصمم خصيصًا لمنهج تصور الحركة (MI). يتكوّن MIRepNet من خط أنابيب معالجة عالية الجودة لبيانات EEG، يضم نموذجًا للقنوات مبنيًا على معرفة عصبية فسيولوجية، ويمكن تكييفه مع أجهزة قياس EEG ذات تكوينات كهربائية للإلكترودات متنوعة. علاوةً على ذلك، نقدّم استراتيجية تدريب مُختلطة تجمع بين إعادة بناء ذاتي للرموز المُقنّعة (masked token reconstruction) وتصنيف مُشرف لتصنيف تصور الحركة (MI)، مما يُمكّن من التكيّف السريع وفك التشفير الدقيق في المهام اللاحقة الجديدة من نوع MI، باستخدام أقل من 30 تجربة لكل فئة. وقد أظهرت التقييمات الواسعة عبر خمسة مجموعات بيانات عامة لتصور الحركة (MI) أداءً متميزًا بشكل متسق، وتفوّق بشكل كبير على كل من النماذج المخصصة والنماذج العامة لـ EEG. وسيتم إتاحة الشفرة المصدرية الخاصة بنا على GitHub\footnote{هذا الرابط}