تعتبر الأنظمة الهجينة لواجهات الدماغ والحاسوب (BCI)، التي تدمج بين الإشارات الكهربائية للدماغ (EEG) والإشارات العضلية (EMG)، من التطورات الواعدة في مجال إعادة التأهيل العصبي. ومع ذلك، يُعد اختيار أزواج القنوات المناسبة من أكبر التحديات، حيث تعتمد الطرق التقليدية عادةً على توليفات معرّفة مسبقًا، مما يعوق القدرة على التعميم عبر الأفراد المختلفين.

في هذا السياق، تم اقتراح إطار عمل قائم على البيانات لانتقاء أزواج قنوات EEG وEMG. تمت صياغة عملية اختيار الأزواج كمسألة تحسين ثنائية الأهداف مع قيود معينة، حيث يسعى الإطار الجديد إلى تعظيم الصلة المكانية لقنوات EEG المتعلقة بمناطق القشرة الحركية، بالإضافة إلى قوة التفاعل بين إشارات EEG وEMG.

تم استخدام خوارزمية NSGA-II لحل تلك المسألة وتمكّن من تحديد مجموعة مثالية من الأزواج. لاستخراج الميزات التمييزية، تم دمج الارتباط بين الخصائص الزمنية لتوليد الطاقة في EEG وميزات EEG المستندة إلى قلة النشاط (ERD)، ومن ثم استخدام تحليل زمني قائم على النوافذ المتحركة لمراعاة الطبيعة الديناميكية للإشارات.

وقد تم تقييم الإطار المقترح على بيانات حركة الخيال (MI) من ثمانية مرضى تعرضوا للسكتة الدماغية، وحقق دقة تصنيف متوسطة بلغت 89.6%. وهذا يدل على كفاءته في التقاط التفاعلات العصبية العضلية بشكل موثوق، مما يعمل على تعزيز الأداء في التصنيف.

هل تعتقد أن هذه التقنية ستحدث ثورة في مجال إعادة التأهيل؟ شاركونا آراءكم في التعليقات.