معماری عصبی-محاسباتی فضاهای هوشمند درمانی برای بیماران آلزایمر با کاربرد Neurofeedback و AI طراحی محیط های تطبیقی بر اساس واکنش های عصبی کاربران و استفاده از G Data و Deep Learning

بیماری آلزایمر به عنوان شایع ترین نوع زوال عقل با اختلالات، شناختی رفتاری و اضطراب همراه است که بر کیفیت زندگی بیماران و مراقبان آنها تاثیر عمیقی می گذارد. معماری عصبی محاسباتی (Neuro-Computational Architecture) رویکردی نوین است که با ادغام علوم اعصاب، یادگیری عمیق و معماری فضاهای درمانی تطبیقی ایجاد می کند. این پژوهش به بررسی طراحی محیط های هوشمند مبتنی بر داده های الکتروانسفالوگرافی (EEG) و نوروفیدبک می پردازد که با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق، به صورت زمان واقعی به واکنش های عصبی بیماران آلزایمر پاسخ می دهند. در این راستا سیستم های پیشرفته نورپردازی سیرکادین (Circadian Lighting)، حسگرهای محیطی و مدل های عصبی مصنوعی برای بهبود الگوهای خواب، کاهش اضطراب و افزایش عملکردهای شناختی به کار گرفته می شوند. یافته های پژوهش های بالینی نشان می دهند که مداخلات نوروفیدبک مبتنی می توانند حافظه، توجه و رفتارهای روزانه را در بیماران مبتلا به آلزایمر بهبود بخشند، همچنین معماری بیوفیلیک بر (Biophilic Design) و طراحی فضایی تطبیقی با استفاده از شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکه های حافظه بلندمدت کوتاه مدت (LSTM) امکان شخصی سازی محیط را فراهم می آورند. این مقاله با رویکردی میان رشته ای به تحلیل معماری عصبی-محاسباتی، چارچوبی نظری و عملی برای طراحی فضاهای درمانی نسل آینده ارائه می دهد که نه تنها علائم بیماری را کاهش می دهند بلکه استقلال و کیفیت زندگی بیماران را ارتقا می بخشند.

Keywords:

معماری عصبی , نوروفیدبک , یادگیری عمیق , الکتروانسفالوگرافی , بیماری آلزایمر , محیط های هوشمند , طراحی تطبیقی