| LEADER |
04478nam a2200325 4500 |
| 001 |
1977757 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 656866
|a Abdellatif, Farah
|e Author
|
| 245 |
|
|
|a A Convolutional Neural Network Framework for the Identification of Individual Neuronal Biomarkers Based on Functional Brain Connectivity Using Magnetoencephalography
|
| 260 |
|
|
|a جنين
|c 2021
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 64
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c الجامعة العربية الأمريكية - جنين
|f كلية الدراسات العليا
|g فلسطين
|o 0385
|
| 520 |
|
|
|a يعد التعرف على المؤشرات الحيوية العصبية على المستوى الفردي هدفا شاملا في أبحاث علم الأعصاب. حيث تمكن علماء الأعصاب من تحديد الأفراد بناء على اتصال الدماغ الوظيفي والهيكلية للدماغ كما يوضح من التصوير المغناطيسي للدماغ (MEG)، أو التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI)، أو التصوير الكهربائي للدماغ (EEG). يجدر بالذكر أن عملية تحديد الهوية الفردية يشار إليها أيضا في الأبحاث على أنها تحديد للبصمات الدماغية الفردية. بالنسبة لهذا البحث، فقد تم استخدام بيانات التصوير المغناطيسي في حالة الراحة لأفراد أصحاء من قاعدة بيانات تم إتاحتها من قبل مشروع الاتصال البشري (HCP). يقدم هذا البحث نهجا جديدا تجاه تحديد بصمات الدماغ الفردية من خلال تطبيق نموذج تعلم التشابه العميق، ما يسمى بالشبكة العصبية السيامية التي تعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية. يتم أيضا مقارنة النتائج مع خوارزمية آلة المتجه الداعم بهدف إثبات تفوق نهج التعلم العميق. بالنسبة للبيانات المستخدمة للتعلم، فقد تم استخراج عوامل الترابط والترابط المغلف من صور الدماغ المغناطيسية كمقاييس لاتصال الدماغ الوظيفي. تشير النتائج لاحقا بتحقق التوقعات على أن التعلم العميق يتفوق على تعلم الآلة. تمكنت الشبكة السيامية من الحصول بسهولة على دقة في التنبؤ تصل إلى 97% مقارنة بدقة 81% القادمة من خوارزميات آلة المتجه الدعم. تشير النتائج أيضا إلى أن تصميم الشبكة السيامية يمكن من التعرف على الأنماط من البيانات برغم شحها، على عكس الخوارزميات الأخرى. في الختام، تعد الشبكات العصبية التلافيفية أداة حسابية قوية للغاية يمكنها تعزيز التحليل أي مجال، مثل علم الأعصاب أو غيره. حتى الآن، لم يستفد مجمع البحث الخاص بالبصمات الدماغية من تقنيات التعلم العميق، حيث يمكن استخدام هذا البحث كخطوة أولى نحو تعزيز الأبحاث للبصمات الدماغية للأفراد من الاتصال الوظيفي.
|
| 653 |
|
|
|a علم الأعصاب
|a الشبكات العصبية
|a الشبكات الدماغية
|a الاتصال الوظيفي
|a البصمات الدماغية
|a التصوير المغناطيسي
|a تحليل البيانات
|
| 700 |
|
|
|9 656868
|a Hasasneh, Ahmad
|e Advisor
|
| 700 |
|
|
|9 656869
|a Dammers, Jürgen
|e Advisor
|
| 856 |
|
|
|u 9808-002-001-0385-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9808-002-001-0385-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9808-002-001-0385-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9808-002-001-0385-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9808-002-001-0385-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9808-002-001-0385-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9808-002-001-0385-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9808-002-001-0385-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9808-002-001-0385-5.pdf
|y 5 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9808-002-001-0385-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 1229484
|d 1229484
|
