این مقاله به تحلیل کمی سیگنال‌های مغزی (QEEG) در دو اختلال شایع، یعنی اختلال بیش‌فعالی (ADHD) و صرع، با استفاده از نرم‌افزار تخصصی NeuroGuide می‌پردازد و مقایسه‌ای بین دقت این روش با رویکردهای نوین هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. هدف اصلی، بررسی الگوهای مشخص فعالیت الکتریکی مغز در این دو وضعیت و ارزیابی توانایی NeuroGuide در تفکیک آن‌ها بر اساس معیارهای کمی در حوزه‌های زمان و مکان است. یافته‌ها نشان می‌دهند که QEEG قادر به شناسایی بایومارکر‌های قابل اعتماد در هر دو اختلال است، اما مقایسه با روش‌های هوش مصنوعی نشان می‌دهد که ابزارهای مبتنی بر یادگیری عمیق ممکن است در شناسایی الگوهای پیچیده برتری داشته باشند، در حالی که NeuroGuide چارچوب تفسیری فیزیولوژیک قوی‌تری ارائه می‌دهد. تحقیقات آینده باید بر ادغام قابلیت‌های تشخیصی هوش مصنوعی با چارچوب تفسیری NeuroGuide متمرکز شوند تا دقت و قابلیت تفسیر نتایج QEEG به حداکثر برسد.

تحلیل کمی سیگنال‌های مغزی (QEEG) NeuroGuide اختلال بیش‌فعالی صرع سیگنال‌های مغزی نوروآناتومی امواج مغزی تحلیل زمانی تحلیل مکانی هوش مصنوعی نرم‌افزار پزشکی