NeuroPulse AI
مشروع تخرّجي: نظام بحثي بتعلم الآلة يستكشف الإنذار المبكر بنوبات الصرع من إشارات تخطيط القلب ECG — باستخلاص خصائص تغيّر معدل ضربات القلب وتصنيفها إلى حالات طبيعية وما قبل النوبة وأثناء النوبة، مع تصور لآلية تنبيه.
الصور في هذه الصفحة إخراج فني تجريدي وليست لقطات من المنتج.
ما عملت عليه
- مسار المعالجة الأولية لإشارة ECG
- استخلاص خصائص HRV ومعالجتها عبر PCA
- تدريب ومقارنة نماذج SVM وXGBoost وCNN وResNet وInception وTransformer
- تصميم المسألة ثلاثية الفئات: طبيعي / ما قبل النوبة / أثناء النوبة
- منهجية تقييم النماذج
- تصوّر آلية التنبيه للإنذار المبكر
التقنيات
- SVM
- XGBoost
- CNN
- ResNet
- Inception
- Transformer
- PCA
- HRV analysis
الهدف
تأتي نوبات الصرع دون إنذار، وهذا جزء كبير من خطورتها. تشير الأبحاث إلى أن الجهاز العصبي اللاإرادي يترك آثاراً في نشاط القلب قبل بعض النوبات. يبحث المشروع فيما إذا كانت خصائص تغيّر معدل ضربات القلب (HRV) المستخلصة من ECG قابلة للاستخدام لاكتشاف حالة ما قبل النوبة مبكراً بما يكفي لإطلاق تحذير.
النهج
يتبع النظام مساراً بحثياً: بيانات ECG ← معالجة أولية للإشارة ← استخلاص خصائص HRV (مع PCA ومعالجة الخصائص) ← تصنيف ← آلية تنبيه. صُمِّم حول مسألة ثلاثية الفئات — طبيعي، وما قبل النوبة، وأثناء النوبة — وقارن الأساليب الكلاسيكية والعميقة جنباً إلى جنب: SVM وXGBoost على خصائص مُهندَسة، وبنى CNN وResNet وInception وTransformer على تمثيلات أغنى.
أبرز الميزات
- مسار بحثي متكامل من ECG إلى التحذير
- هندسة خصائص HRV
- مقارنة بين تعلم الآلة الكلاسيكي والتعلم العميق
- تصميم تصنيف ثلاثي لحالات النوبة
- تصوّر آلية إنذار مبكر
ملاحظة بصدق: هذا مشروع بحثي أكاديمي، وليس جهازاً طبياً معتمداً، وليس قيد الاستخدام السريري. لا تُعرض هنا أي نتائج سريرية أو ادعاءات دقة تتجاوز ما أظهره المشروع فعلياً.
تريد أن نعمل معاً على شيء مشابه؟
ابدأ مشروعاًموقعك يجب أن يعمل بجدٍّ مثلك تماماً.
أخبرنا عن مشروعك — يستغرق الأمر خمس دقائق تقريباً، وسنعود إليك خلال يوم عمل واحد.
نستقبل مشاريع جديدة حالياً