Ин таҳқиқот прототипи Муҳити Виртуалии Нейро-Адаптивӣ (NAVE)-ро таҳия мекунад, ки ҳолати эмотсионалии корбарро аз сигналҳои электроэнсефалография (EEG) тасниф намуда, вобаста ба ҳолати пешгӯишуда атмосфераи визуалӣ ва шунавоиро дар Unity 3D тағйир медиҳад. Модел сабтҳои EEG-и 14-каналӣ ва 128 Hz-и 23 иштирокчии маҷмӯи додаҳои DREAMER-ро истифода мебарад; аз порчаҳои 1-сониягии сигнал хусусиятҳои соҳаи вақт ва басомад ҷудо карда шуда, аз рӯи арзиши valence модели се-синфаи Random Forest барои синфҳои манфӣ, нейтралӣ ва мусбат омӯзонда мешавад. Дар манбаъ дақиқии санҷиш %70,39, барои синфи мусбат F1=0,74 ва барои синфи манфӣ F1=0,73 гузориш шудааст. Муҳимтарин маҳдудияти тафсир он аст, ки ҷудокунии омӯзиш ва санҷиш на бар асоси иштирокчиён, балки аз рӯи эпокҳои тасодуфии EEG анҷом дода шудааст; аз ин рӯ, арзиши %70,39 нишон намедиҳад, ки дар шахсе, ки қаблан ҳеҷ гоҳ дида нашудааст, ҳамон дақиқӣ ба даст меояд.

Занҷири додаҳои система аз сигнали EEG оғоз мешавад. Сабтҳои DREAMER аввал нормализатсия шуда, баъдан аз филтри band-pass-и Butterworth-и дараҷаи чорум дар диапазони 1–50 Hz гузаронида мешаванд. Сипас барои ҳар равзанаи 1-сониягӣ ҳисоб кардани хусусиятҳое чун миёна, инҳирофи стандартӣ, параметрҳои Hjorth, каҷӣ, куртозис, зичии спектралии қувва бо усули Welch, энтропияи спектралӣ, басомадҳои канорӣ ва коррелятсияҳои байни каналҳо нишон дода шудааст. Манбаъ барои ҳар эпок дар маҷмӯъ 878 хусусият гузориш медиҳад.

Ҷузъҳои асосии басомадии EEG ҳамчун бандҳои delta, theta, alpha, beta ва gamma коркард мешаванд. Манбаъ инчунин таносуби beta/alpha-ро ҳамчун нишондиҳандаи arousal; таносуби \((\beta+\gamma)/(\alpha+\theta)\) ё \(\beta/\alpha\)-ро ҳамчун stress index; ва баръакси он, яъне \((\alpha+\theta)/(\beta+\gamma)\)-ро ҳамчун relaxation index ҳисоб мекунад. Ин индексҳо, дар баробари маҷмӯи васеи хусусиятҳое, ки барои Random Forest истифода мешаванд, ҳамчун нишондиҳандаҳои нейро-эмотсионалӣ пешниҳод мешаванд, ки метавонанд ба Unity интиқол дода шаванд.

Модели омӯзонидашуда дар шакли rf_model.pkl ва scale-кунандаи preprocessing дар шакли scaler.pkl нигоҳ дошта мешавад. Python backend натиҷаи таснифро тавассути UDP ба Unity мефиристад. Дар тарафи Unity қабул кардани додаҳо дар background thread-и алоҳида анҷом дода мешавад; бастаҳои қабулшуда ба риштаи асосии render тавассути навбати dispatcher интиқол меёбанд. Ҳадаф аз ин тарҳ он аст, ки гӯш кардани шабака даври асосии графикии Unity-ро масдуд накунад.

Дар муҳити Unity танҳо нишони “мусбат/манфӣ/нейтралӣ” тағйир намеёбад. Манбаъ тағйир додани ранги осмон, намуди офтоб, exposure, зичии туман/particle ва садои заминаро мувофиқи синфи эмотсионалӣ тавсиф мекунад. Тағйироти садо ба ҷойи гузариши ногаҳонӣ бо audio crossfade ва параметрҳои визуалӣ бо равиши интерполятсияи ҳамвор татбиқ мешаванд.

Бо вуҷуди ин, таҳқиқот системаи анҷомёфтаи терапияи VR нест. Дар корбари нави VR озмоиши клиникӣ гузаронида нашудааст, самаранокӣ дар табобати PTSD ё фобия чен нашудааст, бо гарнитураи воқеии VR санҷиши cybersickness анҷом дода нашудааст ва таъхири умумии end-to-end-и система бо benchmark-и миқдорӣ тасдиқ нашудааст. Изҳороти манбаъ дар бораи реабилитатсия, симулятсияҳои фобия ва neuro-gaming имкониятҳои татбиқи оянда мебошанд.

Аз назари Туркия, таҳқиқот барои гурӯҳҳои пажӯҳишие, ки дар соҳаҳои интерфейсҳои майна-компютер, технологияҳои бозӣ, нейро-бозӣ, ҳамкории инсон–компютер, симулятсияҳои таълимӣ ва муҳитҳои рақамии мутобиқшаванда ба ҳолати корбар фаъолият мекунанд, намунаи амалии меъмории нармафзор пешниҳод мекунад. Аммо барои барномаи воқеие, ки ба корбари Туркия мутобиқ шудааст, санҷиши мустақил аз иштирокчӣ, намунаи корбарони турк, дастгоҳҳои гуногуни EEG, идоракунии артефактҳо дар вақти воқеӣ, ченкунии таъхир ва тасдиқи таҷрибаи корбар бояд алоҳида анҷом дода шаванд.

Мушкилоти асосие, ки таҳқиқот ҳал кардан мехоҳад, чист?

Нуқтаи ибтидоии таҳқиқот ин аст, ки аксари системаҳои воқеияти виртуалӣ ва воқеияти афзуда, ҳарчанд ба корбар муҳити бойи визуалӣ ва шунавоӣ медиҳанд, ҳолати дохилии эмотсионалии ӯро мустақиман ба назар намегиранд. Дар системаҳои анъанавӣ ҳамкории корбар бештар тавассути клавиатура, gamepad, контроллери ҳаракат ё сенарияҳои аз пеш омодашуда анҷом дода мешавад.

Дар равиши пешниҳодкардаи муҳаққиқон, муҳити виртуалӣ на танҳо ба фармонҳои ошкори корбар, балки ба ҳолати эмотсионалии аз сигналҳои EEG пешгӯишуда низ вокуниш нишон медиҳад. Ҳамин тариқ, система ҳадаф дорад чунин даври пӯшидаи биокибернетикиро созад:

EEG → коркарди сигнал → ҷудокунии хусусиятҳо → таснифи эҳсос → интиқол тавассути шабака → мутобиқсозии муҳити Unity

ба шакли даври пӯшидаи биокибернетикӣ.

Додаҳои DREAMER-и истифодашуда чиро дар бар мегиранд?

Тибқи манбаъ, маҷмӯи додаҳои DREAMER 23 иштирокчӣ ва барои ҳар иштирокчӣ 18 ангезандаи видеоӣ-ро дар бар мегирад. Сигналҳои EEG бо басомади намунагирии 128 Hz тавассути 14 канал сабт шудаанд.

Тартиби каналҳои истифодашуда чунин аст:

AF3, F7, F3, FC5, T7, P7, O1, O2, P8, T8, FC6, F4, F8, AF4.

Матритсаи вуруди хоми яксониягӣ:

\[ X_{raw}\in\mathbb{R}^{128\times14} \]

мебошад. Яъне барои ҳар сония ба ҳар канал 128 намуна ва дар маҷмӯъ 14 канали EEG мавҷуд аст.

Синфҳои эмотсионалӣ чӣ гуна сохта мешаванд?

Иштирокчиёни DREAMER пас аз ангезандаҳои видеоӣ арзишҳои Valence, Arousal ва Dominance-ро дар миқёси Likert-и 1–5 баҳогузорӣ мекунанд. Дар таҳқиқот ҳадафи тасниф асосан аз арзиши Valence ҳосил мешавад.

Қоидаи синфбандии истифодашуда дар манбаъ:

\[ Category= \begin{cases} POSITIVE\;(2), & V>3\\ NEGATIVE\;(0), & V<3\\ NEUTRAL\;(1), & V=3 \end{cases} \]

мебошад.

Аз ин рӯ, модел дар маънои клиникӣ ҳолатҳои “хушҳол”, “депрессивӣ”, “стрессӣ” ё дигар ҳолатҳои равониро ташхис намекунад. Модел меомӯзад, ки худбаҳодиҳиҳои valence-и иштирокчиёни DREAMER-ро ба се синф ҷудо кунад.

Сигналҳои EEG чӣ гуна нормализатсия мешаванд?

Барои ҳар канали EEG нормализатсияи Z-score истифода мешавад:

\[ x'_n= \frac{x_n-\mu_x} {\sigma_x+10^{-8}} \]

Дар ин ҷо \(x_n\) намунаи сигнали хом, \(\mu_x\) миёнаи канали дахлдор ва \(\sigma_x\) инҳирофи стандартӣ мебошад. Ҳади \(10^{-8}\) ба махраҷ илова мешавад, то ҳангоми ба сифр наздик шудани инҳирофи стандартӣ мушкили тақсимоти ададӣ пешгирӣ шавад.

Манбаъ ин амалро барои мувозинат кардани миқёси сигналҳо байни шахсони гуногун истифода мебарад.

Филтри Butterworth кадом диапазонро истифода мебарад?

Пас аз нормализатсия филтри band-pass-и Butterworth-и дараҷаи чорум татбиқ мешавад. Манбаъ диапазони кори филтрро:

1,0–50,0 Hz

нишон медиҳад.

Муносибати асосии амплитудаи филтри Butterworth, ки дар манбаъ оварда шудааст:

\[ |H(j\omega)|^2= \frac{1} {1+\left(\frac{\omega}{\omega_c}\right)^{2N}} \]

мебошад ва дар ин ҷо \(N=4\) дараҷаи филтрро ифода мекунад.

Мақола мегӯяд, ки ин филтркунӣ барои кам кардани садоҳои вобаста ба арақкунӣ, мижа задан ва шабакаи барқ истифода мешавад. Бо вуҷуди ин, ICA-и алоҳида, регрессияи EOG ё алгоритми махсуси хориҷ кардани артефактҳо муфассал шарҳ дода нашудааст.

Бандҳои басомадии EEG чӣ гуна ҳисоб карда мешаванд?

Барои ҳар равзанаи тозашудаи 1-сониягӣ зичии спектралии қувва (Power Spectral Density, PSD) бо усули Welch ҳисоб мешавад:

\[ P_{Welch}(f)= \frac{1}{K} \sum_{i=1}^{K}P_{U,i}(f) \]

Сипас арзишҳои PSD ба бандҳои EEG-и дар манбаъ муайяншуда ҷудо мешаванд:

Қувваҳои ин бандҳо ҳам ҳамчун қисми муҳандисии хусусиятҳо ва ҳам ҳамчун қисми вектори вуруди нейро-эмотсионалӣ, ки ба Unity фиристода мешавад, истифода мешаванд.

Индексҳои arousal, stress ва relaxation чӣ гуна муайян мешаванд?

Манбаъ се таносуби ёрирасонро истифода мебарад.

Таносуби Arousal:

\[ Arousal\ Ratio= \frac{\beta}{\alpha} \]

Stress Index:

\[ Stress\ Index= \frac{\beta+\gamma} {\alpha+\theta} \]

ва дар манбаъ ҳамчун варианти алтернативӣ:

\[ Stress\ Index= \frac{\beta}{\alpha} \]

низ оварда шудааст.

Relaxation Index:

\[ Relaxation\ Index= \frac{\alpha+\theta} {\beta+\gamma} \]

ҳисоб карда мешавад.

Ин таносубҳо дар нармафзори таҳқиқот ҳамчун нишондиҳандаҳои нейро-эмотсионалӣ истифода мешаванд; манбаъ таҳқиқоти клиникиеро пешниҳод намекунад, ки онҳоро ҳамчун ташхиси мустақили клиникии стресс ё оромиш тасдиқ карда бошад.

Чанд хусусият ҷудо карда шуд?

Тибқи бахши хулоса, аз ҳар эпоки 1-сониягӣ 878 хусусият ҷудо шудааст. Манбаъ ҷузъҳои онҳо дар соҳаҳои вақт ва басомадро бо сарлавҳаҳои зерин тавсиф мекунад:

• миёна,
• инҳирофи стандартӣ,
• параметрҳои Hjorth,
• skewness,
• kurtosis,
• хусусиятҳои Welch PSD,
• энтропияи спектралӣ,
• edge frequencies,
• коррелятсияҳои байни каналҳо.

Аммо азбаски мақола feature dictionary ё ҷадвали иловагие надорад, ки ҳамаи 878 андозаро як ба як номбар кунад, ин ҷамъбастро аз матни манбаъ мустақилона аз нав сохтан имкон надорад.

Чаро ба шумораи намунаҳо бояд бо эҳтиёт муносибат кард?

Яке аз муҳимтарин номувофиқатиҳои дохилии додаҳо дар таҳқиқот шумораи намунаҳои омӯзишӣ мебошад. Дар бахши хулоса навишта шудааст, ки дар натиҷаи сегментатсия:

85.744 намунаи нодири омӯзишӣ

ба даст омадааст.

Дар муқобил, дар бахши омӯзиши Random Forest арзишҳои зерин оварда шудаанд:

• Ҳамаи эпокҳо: 17.149
• Омӯзиш: 13.719
• Санҷиш: 3.430

ин арзишҳо оварда шудаанд.

Манбаъ ҳисоби алоҳидаи data augmentation, cross-validation, зиёдкунии равзанаҳо ё дигар табдилро, ки фарқи байни 85.744 ва 17.149-ро шарҳ диҳад, пешниҳод намекунад. Аз ин рӯ, ду рақам набояд хомӯшона ба як шумораи ягонаи намунаҳо табдил дода шаванд.

Random Forest чӣ гуна арзёбӣ шуд?

Додаҳо дар манбаъ ба таври тасодуфӣ ба %80 омӯзиш ва %20 санҷиш ҷудо шудаанд. Модел се синфи valence-ро бо Random Forest пешгӯӣ мекунад.

Манбаъ дар арзёбӣ метрикаҳои Accuracy, Precision, Recall ва F1-score-ро муайян мекунад. Аммо ҳамчун натиҷаҳои миқдории намоён арзишҳои зерин гузориш шудаанд:

Ин натиҷаҳо нишон медиҳанд, ки модел дар эпокҳои санҷишии аз DREAMER сохташуда метавонад байни синфҳои эмотсионалӣ фарқ гузорад.

Дақиқии %70,39 чиро исбот намекунад?

Ҷудокунии санҷиш дар сатҳи epoch ба таври тасодуфӣ анҷом дода шудааст. Мақола намегӯяд, ки сабтҳои ҳамаи 23 иштирокчӣ аввал аз рӯи шахс ҷудо шуда, баъзе шахсон танҳо дар гурӯҳи санҷишӣ нигоҳ дошта шудаанд.

Аз ин рӯ, %70,39:

• натиҷа дар эпокҳои санҷишиест, ки дар дохили ҳамон тартиби коркарди додаҳо ҷудо шудаанд,
• натиҷаи subject-independent, ки дар EEG-и шахси нав тасдиқ шудааст, нест,
• дақиқие нест, ки дар корбари нави VR дар вақти воқеӣ чен шуда бошад.

Барои арзёбии қобилияти умумисозӣ ба корбари нав, hold-out дар асоси иштирокчӣ ё тасдиқи монанди он, ки аз шахс мустақил аст, бояд алоҳида анҷом дода шавад.

Модел ба Unity чӣ гуна пайваст мешавад?

Пас аз анҷоми омӯзиш модели Random Forest:

rf_model.pkl

ва scale-кунандаи preprocessing:

scaler.pkl

нигоҳ дошта мешавад.

Python backend пешгӯиҳоро тавассути протоколи UDP ба тарафи Unity интиқол медиҳад. Дар дохили Unity синфи EEGReceiver.cs порти UDP-ро гӯш мекунад.

Порти дар манбаъ истифодашуда:

5005

нишон дода шудааст.

Чаро background thread истифода мешавад?

Азбаски UdpClient.Receive() ба таври blocking кор мекунад, агар он дар риштаи асосии render-и Unity истифода шавад, барнома метавонад то омадани додаҳо интизор монад. Аз ин рӯ, дар таҳқиқот қабули UDP дар background thread-и алоҳида анҷом дода мешавад.

Тартиби амалҳо дар манбаъ чунин шарҳ дода шудааст:

1. Аз socket-и UDP byte[] receivedData гирифта мешавад.
2. Бо UTF-8 ба матн табдил дода мешавад.
3. Додаҳо таҳлил шуда, ба сохтори EEGData табдил дода мешаванд.
4. Додаҳои омодашуда ба навбате интиқол дода мешаванд, ки дар риштаи асосӣ иҷро мешавад.

Масъалаи thread safety дар Unity чӣ гуна ҳал мешавад?

Unity API, тавре ки дар манбаъ шарҳ дода шудааст, барои тағйир додани мустақими GameObject ё ҷузъҳои интерфейси корбар аз background thread мувофиқ нест.

Аз ин рӯ, таҳқиқот дар синфи MainThreadDispatcher.cs намунаи dispatcher месозад. actions-и аз риштаи шабакавии пасзамина омада ба queue навишта мешаванд ва баъдан дар риштаи асосии Unity пайдарпай иҷро мешаванд.

Ҳадафи ин меъморӣ ҷудо кардани қабули шабака аз даври render ва ҳамзамон таъмин кардани он аст, ки объектҳои Unity танҳо тавассути main thread-и бехатар тағйир дода шаванд.

Ба Unity кадом додаҳо фиристода мешаванд?

Вектори вуруди муҳаррики мутобиқсозӣ:

\[ I_{adapt}= \langle Status,\delta,\theta,\alpha,\beta,\gamma \rangle \]

мебошад.

Status яке аз се нишони зерин аст:

POSITIVE, NEGATIVE ё NEUTRAL.

Дар муҳити виртуалӣ кадом параметрҳо тағйир дода мешаванд?

Манбаъ баромади render-ро ҳамчун вектори бисёрченака муайян мекунад:

\[ O_{render} = \langle S_{size}, S_{conv}, C_{tint}, E_{xp}, P_{max}, E_{rate}, M_{file} \rangle \]

Ҳамин тавр, пешгӯии эҳсос танҳо ҳамчун нишони экран намемонад, балки ба параметрҳои атмосферӣ ва акустикии муҳити виртуалӣ пайваст мешавад.

Чаро гузаришҳо мустақим анҷом дода намешаванд?

Манбаъ мегӯяд, ки тағйироти ногаҳонии визуалӣ ва шунавоӣ метавонанд таҷрибаи корбарро халалдор кунанд; аз ин рӯ, барои параметрҳои визуалӣ интерполятсияи ҳамвор ва барои қабатҳои садо равиши audio crossfade истифода мешавад.

Бо ин тарҳ гузаришҳо байни ҳолатҳои гуногуни эмотсионалӣ ба ҷойи ҷаҳиши ногаҳонии ранг ё садо тадриҷан дар вақт татбиқ мешаванд.

Дар манбаъ вобаста ба таъхир кадом зиддият мавҷуд аст?

Дар бахши мушкилоти техникӣ гуфта мешавад, ки таъхири умумии тағйири эҳсос–вокуниши муҳити виртуалӣ бояд:

камтар аз 100 ms бошад

.

Аммо дар бахши меъмории мутобиқсозӣ навишта шудааст, ки муҳаррик нишондиҳандаҳои навро тавассути UDP:

ҳар 0,2 сония як маротиба

қабул мекунад. Ин ба давраи навсозии 200 ms мувофиқ аст.

Ғайр аз ин, манбаъ latency benchmark-и ҷудогонаеро пешниҳод намекунад, ки таъхирҳои network, inference, preprocessing ва render-ро алоҳида чен кунад. Аз ин рӯ, наметавон таъхири умумии end-to-end-и прототипро ҳамчун рақами таҷрибавии тасдиқшудаи камтар аз 100 ms пешниҳод кард.

Шакли 1 чиро нишон медиҳад?

Шакли 1: Натиҷаҳои Unity Seaside, ки ягона тасвири асосии амалии таҳқиқот аст, атмосфераи саҳнаи Unity-ро, ки аз ҷониби NAVEManager идора мешавад ва дар ҳолатҳои гуногун тағйир меёбад, бо скриншотҳо нишон медиҳад.

Ин тасвир тасдиқи сифатии прототипӣ мебошад, ки система метавонад саҳнаи Unity-ро вобаста ба категория ва маълумоти спектралии аз занҷири нармафзор омада тағйир диҳад.

Аммо Шакли 1:

• тақсимоти FPS,
• сатҳи гумшавии пакет,
• latency-и миёна,
• таъхири 95./99. percentile,
• самаранокии гарнитураи VR,
• қаноатмандии корбар,
• холи cybersickness

барин метрикаҳои миқдории системаро нишон намедиҳад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Модели Random Forest барои пешгӯии се синфи valence аз сабтҳои EEG-и DREAMER таҳия шудааст.
• Манбаъ дар додаҳои санҷиш accuracy-и умумии %70,39-ро гузориш медиҳад.
• Барои синфҳои POSITIVE ва NEGATIVE мутаносибан F1-score-и 0,74 ва 0,73 гузориш шудааст.
• Файли модели дар тарафи Python омӯзонидашуда бо Unity тавассути UDP пайваст шудааст.
• Қабули шабакавии Unity тавассути background thread анҷом шуда, барои main thread меъмории dispatcher сохта шудааст.
• Синфи эмотсионалӣ ва маълумоти бандҳои EEG ба параметрҳои муҳити визуалӣ/шунавоии Unity пайваст шудаанд.
• Бо экранҳои барнома нишон дода шудааст, ки муҳити Unity Seaside метавонад вобаста ба ҳолатҳои гуногуни эмотсионалӣ тағйир ёбад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад ё санҷида нашудаанд

• Accuracy-и %70,39 натиҷаи subject-independent нест, ки дар корбарони нав ва қаблан нодида тасдиқ шуда бошад.
• Бо ҷамъоварии EEG-и зинда аз иштирокчиёни нав дар вақти воқеӣ тасдиқи модел анҷом дода нашудааст.
• Озмоиши назоратшавандаи корбар бо гарнитураи воқеии VR пешниҳод нашудааст.
• Самаранокии клиникӣ дар реабилитатсияи PTSD ё табобати фобия нишон дода нашудааст.
• Таъхири умумии система камтар аз 100 ms бо benchmark-и ченшуда тасдиқ нашудааст.
• Изҳороти меъморӣ дар бораи он ки “ҳангоми омадани садҳо пакет дар як сония frame loss рух намедиҳад” бо санҷиши муфассали самаранокӣ ба таври миқдорӣ нишон дода нашудааст.
• Ҳамаи ҷузъҳои 878 хусусият ҳамчун feature list-и бозтавлидшаванда пешниҳод нашудаанд.
• Самаранокии пурраи тасниф барои синфи нейтралӣ бо натиҷаҳои миқдории намоён гузориш нашудааст.
• Фарқи байни шумораҳои намунаи 85.744 ва 17.149 шарҳ дода нашудааст.
• Таҳқиқот пешгӯии эҳсос дар асоси EEG-ро ҳамчун воситаи ташхиси тиббӣ ё равонпизишкӣ тасдиқ намекунад.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Маҷмӯи додаҳо ва сохтори вуруди EEG

Коркарди пешакӣ ва муҳандисии хусусиятҳо

Шумораи намунаҳо: ду гузориши гуногун дар дохили манбаъ

Ҷамъи 13.719 намунаи омӯзишӣ ва 3.430 намунаи санҷишӣ ба 17.149 баробар аст. Азбаски манбаъ робитаи рақами 85.744-ро бо ин сохтор шарҳ намедиҳад, дақиқ карда нашудааст, ки кадом рақам шумораи воқеии эпокҳои мустақили омӯзиши модели ниҳоиро ифода мекунад.

Натиҷаҳои самаранокии Random Forest

Меъмории иртиботи Python–Unity

Таъхир ва вақти воқеӣ

Доираи тасдиқи амалӣ

Манбаъ мегӯяд, ки вокуниши муҳити Unity бо истифода аз категорияҳои ба таври сунъӣ тағйирдодашуда аз ҷониби Python backend ва ҷараёни спектралии EEG-и DREAMER санҷида шудааст. Дар Шакли 1 ҳолатҳои гуногуни визуалии саҳнаи Unity Seaside пешниҳод шудаанд.

Ин тасдиқ хусусияти санҷиши прототипӣ барои нишон додани кори функсияи нармафзор дорад. Ин озмоиши назоратшавандаи инсонӣ нест, ки дар он корбарони нав бо гарнитураи VR ба система пайваст шудаанд.

Ҷиҳатҳои қавии усулӣ

• Коркарди сигнали EEG, омӯзиши мошинӣ ва мутобиқсозии Unity дар як меъмории end-to-end муттаҳид шудаанд.
• Додаҳои воқеӣ ва дастраси умумии multimodal EEG истифода шудаанд.
• Хусусиятҳои соҳаҳои вақт ва басомад якҷоя арзёбӣ шудаанд.
• Файлҳои модел ба Python backend ҳамгиро шуда, натиҷаҳои пешгӯӣ ба муҳаррики Unity интиқол дода шудаанд.
• Қабули UDP аз main render thread-и Unity ҷудо шуда, тарҳи мувофиқи thread-dispatch сохта шудааст.
• Параметрҳои муҳити визуалӣ ва шунавоӣ ба синфи эмотсионалӣ пайваст шудаанд.

Маҳдудиятҳои асосии усулӣ

• Номувофиқии дохилии манбаъ байни шумораи 85.744 ва 17.149 эпок шарҳ дода нашудааст.
• Ҷудокунии train/test-и мустақил аз иштирокчӣ гузориш нашудааст.
• Барои синфи Neutral метрикаи пурраи самаранокӣ дар натиҷаҳои намоён дода нашудааст.
• 878 хусусият бо feature manifest-и пурра тавсиф нашудааст.
• Бо вуҷуди ибораи “artifact removal” дар Abstract, дар бахши муфассали усул алгоритми махсуси хориҷ кардани артефакт нишон дода нашудааст.
• Ҳадафи 100 ms бо санҷиши миқдории end-to-end latency тасдиқ нашудааст.
• Барои муҳити Unity FPS, jitter, packet loss ё профили самаранокӣ пешниҳод нашудааст.
• Бо дастгоҳи воқеии VR ва дастгоҳи зиндаи EEG озмоиши пӯшидаи корбар анҷом дода нашудааст.
• Самаранокӣ дар PTSD, фобия ё дигар татбиқҳои клиникӣ омӯхта нашудааст.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Номи пурраи аслии таҳқиқот:EEQ SİQNALLARI ƏSASINDA VİRTUAL MÜHİTİN İŞLƏNİB HAZIRLANMASI.

Унвони англисӣ:DEVELOPMENT OF A VIRTUAL ENVIRONMENT BASED ON EEQ SIGNALS. Дар унвони англисии манбаъ низ навишти “EEQ” ҳифз шудааст.

Муаллифон, бо тартиби манбаъ: Lalə M. ZEYNALOVA; Vüqar RƏHIMLI.

Муассиса: Azərbaycan Dövlət Neft və Sənaye Universiteti / Azerbaijan State Oil and Industry University, Kompüter Mühəndisliyi kafedrası / Department of Computer Engineering.

Вазъи муаллифон: Дар манбаъ Lalə M. Zeynalova ҳамчун дотсент/Associate Professor ва Vüqar Rəhimli ҳамчун донишҷӯи гурӯҳҳои SABAH/student нишон дода шудаанд.

Ҳаммуаллифи аввал/саҳми баробар: Дар манбаъ чунин изҳорот вуҷуд надорад.

Муаллифи масъул: Дар манбаъ нишонаи алоҳидаи corresponding-author вуҷуд надорад; суроғаҳои почтаи электронии ҳар ду муаллиф алоҳида оварда шудаанд.

Маҷалла:Azərbaycan Ali Texniki Məktəblərinin Xəbərləri / Proceedings of Azerbaijan High Technical Educational Institutions.

Ношир: Azerbaijan State Oil and Industry University Press.

Шиносаи нашр: Volume 28, Issue 2, 2026, дар файли манбаъ саҳ. 91–98.

DOI: 10.32010/DQMH3410.

Раванди мақола: Received 1 May 2026; Revised 24 May 2026; Accepted 25 June 2026.

Рӯзи дақиқи нашри онлайн: Дар файли манбаъ ва метамаълумоти расмии мақола рӯзи алоҳидаи нашри онлайн, ки тасдиқшаванда бошад, нишон дода нашудааст.

Пайванди расмӣ:https://doi.org/10.32010/DQMH3410.

Сабти расмии ношир:https://press.asoiu.edu.az/pahtei/article.php?id=208.

Навъи манбаъ: Таҳқиқоти амалии муҳандисии компютерӣ мебошад, ки таҳлили додаҳои EEG, омӯзиши мошинӣ ва ҳамгироии прототипи коркунандаи Python–Unity-ро дар бар мегирад.

Вазъи рецензия: Тибқи сиёсати нашрии маҷалла, ҳангоми қабули қарор оид ба нашр арзёбиҳои илмии рецензентон ба назар гирифта мешаванд. Ин таҳқиқот мақолаи қабулшудаи маҷалла аст; гузоришҳои инфиродии рецензентон барои мақола дастраси умум нестанд.

Литсензия/ҳуқуқи муаллиф: Барои худи мақола литсензияи алоҳидаи Creative Commons зикр нашудааст. Дар саҳифаҳои расмии ношир ибораи “All rights reserved” мавҷуд аст. Аз ин рӯ, скриншотҳои манбаъ ба ин HTML-и Verianla нусхабардорӣ нашудаанд.

Маблағгузорӣ: Дар манбаъ изҳороти алоҳидаи маблағгузорӣ вуҷуд надорад.

Бархӯрди манфиатҳо: Дар манбаъ изҳороти алоҳидаи бархӯрди манфиатҳо вуҷуд надорад.

Дастрасии додаҳо: Таҳқиқот маҷмӯи додаҳои DREAMER-ро истифода мебарад; аммо дар манбаъ бахши алоҳидаи Data Availability Statement дода нашудааст.

Кумитаи ахлоқ: Дар манбаъ изҳороти кумитаи ахлоқ оид ба ҷалби иштирокчиёни нав вуҷуд надорад. Таҳқиқот ба таҳлили дуюмдараҷаи сабтҳои мавҷудаи DREAMER асос ёфтааст.

Саҳми муаллифон: Дар манбаъ CRediT ё изҳороти муфассали саҳми муаллифон вуҷуд надорад.

Ёддошт оид ба занҷири манбаи DREAMER: Гарчанде мақола DREAMER-ро ҳамчун манбаи асосии додаҳо истифода мебарад, дар рӯйхати адабиёт нашри аслии маҷмӯи додаҳои DREAMER дида намешавад; дар рӯйхати адабиёт нашри маҷмӯи додаҳои DEAP мавҷуд аст.

Огоҳӣ оид ба шумораи намунаҳо: 85.744 намунаи бахши хулоса бо 17.149 эпоки умумӣ, 13.719 намунаи омӯзишӣ ва 3.430 намунаи санҷишии бахши асосии усул ба таври шарҳдодашуда мувофиқат намекунад. Ин матни Verianla яке аз ин рақамҳоро ба ҷои дигаре нагузоштааст.

Огоҳӣ оид ба тарҳи тасдиқ: Манбаъ ҷудокунии тасодуфии epoch-и %80/%20-ро гузориш медиҳад; subject-independent test-и бар асоси иштирокчиро шарҳ намедиҳад. Аз ин рӯ, accuracy-и %70,39 ҳамчун самаранокии корбари нав тафсир нашудааст.

Огоҳӣ оид ба шумораи хусусиятҳо: Манбаъ барои ҳар эпок 878 хусусият гузориш медиҳад, аммо азбаски feature list-и ҳамаи сутунҳои 878 хусусият як ба як дода нашудааст, ин рақамро аз тавсифи усул мустақилона аз нав ҳисоб кардан мумкин нест.

Огоҳӣ оид ба коркарди артефакт: Дар хулоса ибораи “artifact removal” истифода шудааст; амалҳои асосие, ки дар бахши муфассали preprocessing равшан муайян шудаанд, нормализатсияи Z-score ва филтркунии band-pass-и Butterworth-и дараҷаи чорум дар 1–50 Hz мебошанд. Тартиби алоҳидаи ICA/EOG барои хориҷ кардани артефакт дар манбаъ муфассал шарҳ дода нашудааст.

Огоҳӣ оид ба таъхир: Мақола барои таъхири умумии система ҳадафи камтар аз 100 ms-ро нишон медиҳад, дар айни замон менависад, ки муҳаррики мутобиқсозӣ додаҳоро дар фосилаи 0,2 сония мегирад. Азбаски дар манбаъ натиҷаи end-to-end latency benchmark вуҷуд надорад, самаранокии вақти воқеии камтар аз 100 ms ҳамчун натиҷаи таҷрибавии тасдиқшуда пешниҳод нашудааст.

Ҳудуди татбиқ: Манбаъ прототипи воқеии нармафзор ва мутобиқсозии муҳити Unity-ро нишон медиҳад; аммо он таҳқиқоти клиникӣ ё таҷрибаи корбар дар даври пӯшида бо иштирокчиёне нест, ки гарнитураи воқеии VR истифода мебаранд. Реабилитатсияи PTSD, барномаҳои фобия ва истифодаи neuro-gaming бояд ҳамчун имконияти татбиқи оянда арзёбӣ шаванд.

Вазъи Verianla Live: Accuracy-и умумӣ ва F1-score танҳо барои ду синф метрикаҳои гуногун мебошанд; метрикаи синфи нейтралӣ намерасад ва дар шумораи намунаҳо номувофиқии дохилии манбаъ вуҷуд дорад. Аз ин рӯ, Verianla Live истифода нашудааст.

Манбаи мундариҷаи илмӣ: Марҳилаҳои EEG preprocessing, формулаҳо, бандҳои басомад, шумораи додаҳо, натиҷаҳои Random Forest, меъмории Python–Unity, интиқоли UDP, тарҳи thread-dispatch ва ҳудудҳои татбиқ дар ин мақолаи Verianla ба таҳқиқоти баррасишуда асос ёфтаанд. Санҷиши беруна танҳо барои шиносаи библиографӣ, маҷалла/ношир, сиёсати рецензия ва сабти расмии нашр истифода шудааст.