EEG2Rep: একটি স্ব-অভিযোজিত AI স্থাপত্য EEG ডেটা মডেলিংয়ের জন্য
হেইডি ডুরান
২২ জুল, ২০২৪
শেয়ার:
আমরা আনন্দের সাথে ঘোষণা করছি যে নিবন্ধ “EEG2Rep: ইনফর্মেটিভ মাস্কড ইনপুটের মাধ্যমে স্ব-পর্যবেক্ষিত EEG উপস্থাপন বৃদ্ধি” সম্মানজনক KDD 2024 সম্মেলন এ উপস্থাপনের জন্য গৃহীত হয়েছে।
নাবিদ ফৌমানি প্রধান লেখক। সহলেখকরা হলেন ড. মাহসা সেলাহী (মনাশ বিশ্ববিদ্যালয়), ড. জেফ্রি ম্যাকেল্লার, ড. সোহেইলা ঘানে, ড. সাদ ইরজা, এবং ড. নাম এনগুয়েন (ইমোটিভ রিসার্চ, পিটি লিমিটেড)।
ইমোটিভ নাবিদ ফৌমানিকে স্পনসর করে, যিনি অস্ট্রেলিয়ার মেলবোর্নে মনাশ বিশ্ববিদ্যালয়ের ড. মাহসা সেলাহী আমাদের অধীনে EEG ডেটায় গভীর শিক্ষণের পদ্ধতি প্রয়োগের কাজ করছেন। নাবিদ আমাদের দলের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করেছেন একটি নতুন স্ব-পর্যবেক্ষিত স্থাপত্য EEG2Rep তৈরি করতে, যা EEG ডেটা মডেলিংয়ের জন্য অত্যন্ত প্রতিশ্রুতিশীল।
৫টি EEG ডেটাসেটের মধ্যে, নাবিদ আমাদের ড্রাইভার অ্যাটেনশন ডেটাতে এই পদ্ধতিগুলি প্রয়োগ করেছেন: ১৮ জন বিষয় × ৪৫ মিনিটের সিমুলেটেড ড্রাইভিং যাতে ড্রাইভিং অভিজ্ঞতার জন্য সাধারণ বিভ্রান্তকারী থাকে (মোবাইল কল, টেক্সট বার্তা, নেভিগেশন, সঙ্গীত নির্বাচন, কথোপকথন, এবং মেন্টাল গণনা)। ২০১৩ সালে আমাদের ড্রাইভার অ্যাটেনশন অ্যালগরিদম রাজ্য-of-the-art মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে ৬৮% সঠিকতা মেট্রিক সহ সরবরাহ করা হয়েছিল।
২০১৫ সালে মেলবোর্ন বিশ্ববিদ্যালয়ে তার পিএইচডি চলাকালীন, আমরা মাহসাকে স্পনসর করেছি, তাকে একই ডেটাসেট প্রদান করেছি। তিনি এম্বল পদ্ধতি ব্যবহার করে সঠিকতা মেট্রিক ৭২% এ উন্নীত করতে সফল হন।
EEG2Rep মডেল ড্রাইভার ডিসট্রাকশন ডেটাসেটে প্রয়োগ করা হয়েছিল এবং সর্বাধিক সঠিকতা অর্জন করেছে, ৮০.০৭%, একটি উল্লেখযোগ্য উন্নতি। তাছাড়া, মডেলটি পাঁচটি পাবলিক ডেটাসেটে রাজ্য-of-the-art পদ্ধতিগুলি তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে ভালো পারফর্ম করেছে, যার মধ্যে রয়েছে আবেগ এবং মানসিক অবস্থা শনাক্তকরণ, একাধিক কাজ করা, বিশ্রামরত অবস্থা EEG, এবং মেডিক্যাল অবস্থাগুলি যেমন মৃগী ও স্ট্রোক শনাক্তকরণ।
এই সাফল্য একটি মৌলিক মডেল তৈরি করার সম্ভাবনা উন্মোচিত করে যা বিভিন্ন কাজ ও অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে সাধারণিকরণ করতে পারে, EEG বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে যা অর্জন করা সম্ভব তা pushing করে।
আমরা আনন্দের সাথে ঘোষণা করছি যে নিবন্ধ “EEG2Rep: ইনফর্মেটিভ মাস্কড ইনপুটের মাধ্যমে স্ব-পর্যবেক্ষিত EEG উপস্থাপন বৃদ্ধি” সম্মানজনক KDD 2024 সম্মেলন এ উপস্থাপনের জন্য গৃহীত হয়েছে।
নাবিদ ফৌমানি প্রধান লেখক। সহলেখকরা হলেন ড. মাহসা সেলাহী (মনাশ বিশ্ববিদ্যালয়), ড. জেফ্রি ম্যাকেল্লার, ড. সোহেইলা ঘানে, ড. সাদ ইরজা, এবং ড. নাম এনগুয়েন (ইমোটিভ রিসার্চ, পিটি লিমিটেড)।
ইমোটিভ নাবিদ ফৌমানিকে স্পনসর করে, যিনি অস্ট্রেলিয়ার মেলবোর্নে মনাশ বিশ্ববিদ্যালয়ের ড. মাহসা সেলাহী আমাদের অধীনে EEG ডেটায় গভীর শিক্ষণের পদ্ধতি প্রয়োগের কাজ করছেন। নাবিদ আমাদের দলের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করেছেন একটি নতুন স্ব-পর্যবেক্ষিত স্থাপত্য EEG2Rep তৈরি করতে, যা EEG ডেটা মডেলিংয়ের জন্য অত্যন্ত প্রতিশ্রুতিশীল।
৫টি EEG ডেটাসেটের মধ্যে, নাবিদ আমাদের ড্রাইভার অ্যাটেনশন ডেটাতে এই পদ্ধতিগুলি প্রয়োগ করেছেন: ১৮ জন বিষয় × ৪৫ মিনিটের সিমুলেটেড ড্রাইভিং যাতে ড্রাইভিং অভিজ্ঞতার জন্য সাধারণ বিভ্রান্তকারী থাকে (মোবাইল কল, টেক্সট বার্তা, নেভিগেশন, সঙ্গীত নির্বাচন, কথোপকথন, এবং মেন্টাল গণনা)। ২০১৩ সালে আমাদের ড্রাইভার অ্যাটেনশন অ্যালগরিদম রাজ্য-of-the-art মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে ৬৮% সঠিকতা মেট্রিক সহ সরবরাহ করা হয়েছিল।
২০১৫ সালে মেলবোর্ন বিশ্ববিদ্যালয়ে তার পিএইচডি চলাকালীন, আমরা মাহসাকে স্পনসর করেছি, তাকে একই ডেটাসেট প্রদান করেছি। তিনি এম্বল পদ্ধতি ব্যবহার করে সঠিকতা মেট্রিক ৭২% এ উন্নীত করতে সফল হন।
EEG2Rep মডেল ড্রাইভার ডিসট্রাকশন ডেটাসেটে প্রয়োগ করা হয়েছিল এবং সর্বাধিক সঠিকতা অর্জন করেছে, ৮০.০৭%, একটি উল্লেখযোগ্য উন্নতি। তাছাড়া, মডেলটি পাঁচটি পাবলিক ডেটাসেটে রাজ্য-of-the-art পদ্ধতিগুলি তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে ভালো পারফর্ম করেছে, যার মধ্যে রয়েছে আবেগ এবং মানসিক অবস্থা শনাক্তকরণ, একাধিক কাজ করা, বিশ্রামরত অবস্থা EEG, এবং মেডিক্যাল অবস্থাগুলি যেমন মৃগী ও স্ট্রোক শনাক্তকরণ।
এই সাফল্য একটি মৌলিক মডেল তৈরি করার সম্ভাবনা উন্মোচিত করে যা বিভিন্ন কাজ ও অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে সাধারণিকরণ করতে পারে, EEG বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে যা অর্জন করা সম্ভব তা pushing করে।
আমরা আনন্দের সাথে ঘোষণা করছি যে নিবন্ধ “EEG2Rep: ইনফর্মেটিভ মাস্কড ইনপুটের মাধ্যমে স্ব-পর্যবেক্ষিত EEG উপস্থাপন বৃদ্ধি” সম্মানজনক KDD 2024 সম্মেলন এ উপস্থাপনের জন্য গৃহীত হয়েছে।
নাবিদ ফৌমানি প্রধান লেখক। সহলেখকরা হলেন ড. মাহসা সেলাহী (মনাশ বিশ্ববিদ্যালয়), ড. জেফ্রি ম্যাকেল্লার, ড. সোহেইলা ঘানে, ড. সাদ ইরজা, এবং ড. নাম এনগুয়েন (ইমোটিভ রিসার্চ, পিটি লিমিটেড)।
ইমোটিভ নাবিদ ফৌমানিকে স্পনসর করে, যিনি অস্ট্রেলিয়ার মেলবোর্নে মনাশ বিশ্ববিদ্যালয়ের ড. মাহসা সেলাহী আমাদের অধীনে EEG ডেটায় গভীর শিক্ষণের পদ্ধতি প্রয়োগের কাজ করছেন। নাবিদ আমাদের দলের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করেছেন একটি নতুন স্ব-পর্যবেক্ষিত স্থাপত্য EEG2Rep তৈরি করতে, যা EEG ডেটা মডেলিংয়ের জন্য অত্যন্ত প্রতিশ্রুতিশীল।
৫টি EEG ডেটাসেটের মধ্যে, নাবিদ আমাদের ড্রাইভার অ্যাটেনশন ডেটাতে এই পদ্ধতিগুলি প্রয়োগ করেছেন: ১৮ জন বিষয় × ৪৫ মিনিটের সিমুলেটেড ড্রাইভিং যাতে ড্রাইভিং অভিজ্ঞতার জন্য সাধারণ বিভ্রান্তকারী থাকে (মোবাইল কল, টেক্সট বার্তা, নেভিগেশন, সঙ্গীত নির্বাচন, কথোপকথন, এবং মেন্টাল গণনা)। ২০১৩ সালে আমাদের ড্রাইভার অ্যাটেনশন অ্যালগরিদম রাজ্য-of-the-art মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে ৬৮% সঠিকতা মেট্রিক সহ সরবরাহ করা হয়েছিল।
২০১৫ সালে মেলবোর্ন বিশ্ববিদ্যালয়ে তার পিএইচডি চলাকালীন, আমরা মাহসাকে স্পনসর করেছি, তাকে একই ডেটাসেট প্রদান করেছি। তিনি এম্বল পদ্ধতি ব্যবহার করে সঠিকতা মেট্রিক ৭২% এ উন্নীত করতে সফল হন।
EEG2Rep মডেল ড্রাইভার ডিসট্রাকশন ডেটাসেটে প্রয়োগ করা হয়েছিল এবং সর্বাধিক সঠিকতা অর্জন করেছে, ৮০.০৭%, একটি উল্লেখযোগ্য উন্নতি। তাছাড়া, মডেলটি পাঁচটি পাবলিক ডেটাসেটে রাজ্য-of-the-art পদ্ধতিগুলি তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে ভালো পারফর্ম করেছে, যার মধ্যে রয়েছে আবেগ এবং মানসিক অবস্থা শনাক্তকরণ, একাধিক কাজ করা, বিশ্রামরত অবস্থা EEG, এবং মেডিক্যাল অবস্থাগুলি যেমন মৃগী ও স্ট্রোক শনাক্তকরণ।
এই সাফল্য একটি মৌলিক মডেল তৈরি করার সম্ভাবনা উন্মোচিত করে যা বিভিন্ন কাজ ও অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে সাধারণিকরণ করতে পারে, EEG বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে যা অর্জন করা সম্ভব তা pushing করে।
সহায়তা
কোম্পানি
© 2025 EMOTIV, সব অধিকার সংরক্ষিত।
আপনার গোপনীয়তা বিকল্পগুলি (কুকি সেটিংস)
*অস্বীকৃতি – EMOTIV পণ্যগুলি গবেষণার অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যক্তিগত ব্যবহারের জন্য বরাদ্দ করা হয়েছে। আমাদের পণ্যগুলি EU নির্দেশিকা 93/42/EEC দ্বারা সংজ্ঞায়িত মেডিকেল ডিভাইস হিসাবে বিক্রি করা হয় না। আমাদের পণ্যগুলি রোগের নির্ণয় বা চিকিৎসার জন্য ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়নি অথবা উদ্দেশ্যমূলক নয়।
অনুবাদ সম্পর্কে নোট: এই ওয়েবসাইটের অ-ইংরেজি সংস্করণগুলি সুবিধার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা সঠিকতার প্রতি যত্নশীল হলেও, স্বয়ংক্রিয় অনুবাদগুলিতে ভুল বা সূক্ষ্মতা থাকতে পারে যা মূল লেখ্যের থেকে ভিন্ন। সবচেয়ে সঠিক তথ্যের জন্য, দয়া করে এই সাইটের ইংরেজি সংস্করণের দিকে নজর দিন।
সহায়তা
কোম্পানি
© 2025 EMOTIV, সব অধিকার সংরক্ষিত।
আপনার গোপনীয়তা বিকল্পগুলি (কুকি সেটিংস)
*অস্বীকৃতি – EMOTIV পণ্যগুলি গবেষণার অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যক্তিগত ব্যবহারের জন্য বরাদ্দ করা হয়েছে। আমাদের পণ্যগুলি EU নির্দেশিকা 93/42/EEC দ্বারা সংজ্ঞায়িত মেডিকেল ডিভাইস হিসাবে বিক্রি করা হয় না। আমাদের পণ্যগুলি রোগের নির্ণয় বা চিকিৎসার জন্য ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়নি অথবা উদ্দেশ্যমূলক নয়।
অনুবাদ সম্পর্কে নোট: এই ওয়েবসাইটের অ-ইংরেজি সংস্করণগুলি সুবিধার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা সঠিকতার প্রতি যত্নশীল হলেও, স্বয়ংক্রিয় অনুবাদগুলিতে ভুল বা সূক্ষ্মতা থাকতে পারে যা মূল লেখ্যের থেকে ভিন্ন। সবচেয়ে সঠিক তথ্যের জন্য, দয়া করে এই সাইটের ইংরেজি সংস্করণের দিকে নজর দিন।
সহায়তা
কোম্পানি
© 2025 EMOTIV, সব অধিকার সংরক্ষিত।
আপনার গোপনীয়তা বিকল্পগুলি (কুকি সেটিংস)
*অস্বীকৃতি – EMOTIV পণ্যগুলি গবেষণার অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যক্তিগত ব্যবহারের জন্য বরাদ্দ করা হয়েছে। আমাদের পণ্যগুলি EU নির্দেশিকা 93/42/EEC দ্বারা সংজ্ঞায়িত মেডিকেল ডিভাইস হিসাবে বিক্রি করা হয় না। আমাদের পণ্যগুলি রোগের নির্ণয় বা চিকিৎসার জন্য ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়নি অথবা উদ্দেশ্যমূলক নয়।
অনুবাদ সম্পর্কে নোট: এই ওয়েবসাইটের অ-ইংরেজি সংস্করণগুলি সুবিধার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা সঠিকতার প্রতি যত্নশীল হলেও, স্বয়ংক্রিয় অনুবাদগুলিতে ভুল বা সূক্ষ্মতা থাকতে পারে যা মূল লেখ্যের থেকে ভিন্ন। সবচেয়ে সঠিক তথ্যের জন্য, দয়া করে এই সাইটের ইংরেজি সংস্করণের দিকে নজর দিন।