{ "terms": [ { "id": 271, "english_term": "Accountability", "arabic_term": "المساءلة", "english_description": "Defining responsibility for outcomes, decisions, and potential harms resulting from BCI applications.", "arabic_description": "تحديد المسؤولية عن النتائج والقرارات والأضرار المحتملة الناتجة عن تطبيقات ترابط الدماغ والحاسوب.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 114, "english_term": "action potential (AP), spike", "arabic_term": "كمون الفعل", "english_description": "A sudden, fast, transitory, and propagating change of electric polarization of the membrane of a neuron, which is the result of a very rapid rise and fall in voltage across a cellular membrane.", "arabic_description": "تغير مفاجئ وسريع وعابر وينتقل في القطبية الكهربائية لغشاء الخلية العصبية، ناتج عن ارتفاع وانخفاض سريع جداً في الجهد عبر الغشاء الخلوي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 3, "english_term": "active brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي النشط", "english_description": "a BCI system relies on intentional mental effort (e.g., motor imagery) to trigger commands", "arabic_description": "ترابط يعتمد على جهد ذهني مقصود (مثل تخيل الحركة) لإصدار أمر.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 37, "english_term": "Active Electrodes", "arabic_term": "الأقطاب النشطة (الفعالة)", "english_description": "Electrodes that include a small, built-in amplifier to boost the weak neural signal directly at the recording site. This pre-amplification makes the signal more robust against environmental noise during transmission to the main BCI system.[36]", "arabic_description": "الأقطاب التي تحتوي على مضخِّم صغير مدمج لتعزيز الإشارة العصبية الضعيفة مباشرة في موقع التسجيل. هذا التضخيم المبدئي يجعل الإشارة أكثر مقاومة للضوضاء البيئية أثناء نقلها إلى نظام ترابط الدماغ والحاسوب الرئيسي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "System components", "category_ar": "مكونات النظام" }, { "id": 301, "english_term": "Adaptive Classifier", "arabic_term": "المصنّف التكيفي", "english_description": "A model that dynamically adjusts its decision boundaries according to changing neural patterns or user adaptation.", "arabic_description": "نموذج يضبط حدوده القرارية بشكل ديناميكي وفقًا لتغيّر الأنماط العصبية أو تكيّف المستخدم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 156, "english_term": "Adaptive Feedback", "arabic_term": "التغذية الراجعة التكيفية", "english_description": "Dynamic adjustment of feedback intensity or modality based on ongoing neural responses.", "arabic_description": "ضبط ديناميكي لشدة أو نوع التغذية الراجعة بناءً على الاستجابات العصبية الجارية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 172, "english_term": "Adaptive Stimulation", "arabic_term": "التحفيز التكيفي", "english_description": "Real-time adjustment of stimulation type, location, or intensity based on immediate neural or behavioral response.", "arabic_description": "تعديل فوري في نوع أو موقع أو شدة التحفيز بناءً على الاستجابة العصبية أو السلوكية الآنية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 6, "english_term": "affective brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي العاطفي", "english_description": "A type of Passive BCI that detects a user's emotional states (e.g., anxiety, happiness, or frustration) by analyzing brain signals and adapting the system accordingly.", "arabic_description": "نوع من الترابط الدماغي الحاسوبي السلبي يقوم بالكشف عن الحالات العاطفية للمستخدم (مثل القلق، السعادة، أو الإحباط) من خلال تحليل الإشارات الدماغية، وتكييف النظام بناءً عليها.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 269, "english_term": "Algorithmic Bias", "arabic_term": "الانحياز الخوارزمي", "english_description": "Unintentional bias in neural signal interpretation systems resulting from biased data or algorithms.", "arabic_description": "التحيّز غير المقصود في أداء أنظمة تفسير الإشارات العصبية الناتجة عن بيانات أو خوارزميات منحازة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 229, "english_term": "Amplification", "arabic_term": "التضخيم", "english_description": "Boosting the amplitude of small electrophysiological signals for accurate recording and analysis.", "arabic_description": "تضخيم سعة الإشارات الكهربائية الصغيرة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 29, "english_term": "amplifier", "arabic_term": "المضخم", "english_description": "A specific type of transducer that converts a small input signal into a larger output signal", "arabic_description": "نوع من المحولات يقوم بتحويل إشارة مدخلة صغيرة إلى إشارة مخرجة أكبر بكثير", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "System components", "category_ar": "مكونات النظام" }, { "id": 33, "english_term": "analogue-to-digital converter", "arabic_term": "المحول التماثلي الرقمي", "english_description": "A component that receives analogue signals from a transducer and converts them into digital signals that can be processed and understood by a computer.", "arabic_description": "مكون يستقبل الإشارات التماثلية من المحول (Transducer) ويقوم بتحويلها إلى إشارات رقمية يمكن للحاسوب معالجتها وفهمها.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "System components", "category_ar": "مكونات النظام" }, { "id": 23, "english_term": "animal brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي الحيواني", "english_description": "A BCI system that is designed to communicate with non-human Brain", "arabic_description": "نظام مصمم للتواصل مع الدماغ غير البشري", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 191, "english_term": "artifact", "arabic_term": "الأثر الشائب \/ التشويش", "english_description": "An unwanted signal that is not related to the brain activity of interest.", "arabic_description": "إشارة غير مرغوب فيها ولا تتعلق بنشاط الدماغ المراد دراسته.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 170, "english_term": "Artifact Feedback", "arabic_term": "التغذية الراجعة عن التشويش (أو التغذية الراجعة الخاصة بالضوضاء)", "english_description": "Alerts the user or system when artifacts (e.g., muscle movement, blink) degrade BCI control, prompting corrective action.", "arabic_description": "تنبيهات تُوجَّه للمستخدم أو النظام عند ظهور تشويش (مثل حركة العضلات أو الرمش).", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 193, "english_term": "artifact rejection", "arabic_term": "رفض الآثار الشائبة\/ رفض التشويش", "english_description": "The process of identifying and discarding segments of data that contain artifacts.", "arabic_description": "عملية تحديد واستبعاد (حذف) أجزاء كاملة من البيانات التي تحتوي على آثار شائبة أو تشويش.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 192, "english_term": "artifact removal", "arabic_term": "إزالة الآثار الشائبة\/ إزالة التشويش", "english_description": "The process of identifying and eliminating unwanted signals that are not related to the brain activity of interest.", "arabic_description": "عملية تحديد واستبعاد الإشارات غير المرغوب فيها والتي لا تتعلق بنشاط الدماغ المستهدف.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 288, "english_term": "Artificial Intelligence (AI)", "arabic_term": "الذكاء الاصطناعي", "english_description": "Computer systems that mimic human cognitive functions to interpret brain signals and provide adaptive control over them.", "arabic_description": "أنظمة حاسوبية تُحاكي الوظائف المعرفية البشرية لتفسير إشارات الدماغ والتحكم التكيفي بها.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 260, "english_term": "Assistive Technology", "arabic_term": "التكنولوجيا المساعدة", "english_description": "Any item, piece of equipment, or software system used to increase, maintain, or improve the functional capabilities of individuals with disabilities. BCIs represent a frontier in assistive technology, offering a novel access method for communication and environmental control for individuals with the most severe motor impairments, such as amyotrophic lateral sclerosis (ALS), spinal cord injury, or locked-in syndrome.[16, 81, 82]", "arabic_description": "أي جهاز أو أداة أو نظام برمجي يُستخدم لزيادة القدرات الوظيفية للأشخاص ذوي الإعاقة أو الحفاظ عليها أو تحسينها.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 8, "english_term": "asynchronous brain-computer interface, self-paced brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي غيرالمتزامن", "english_description": "A BCI system that allows the user to issue commands at any time (at their own pace) without waiting for a cue from the computer; the system continuously monitors brain signals to detect control intent.", "arabic_description": "نظام يتيح للمستخدم إصدار الأوامر في أي وقت يشاء (بإرادته الذاتية) دون انتظار تنبيه من الحاسوب، حيث يراقب النظام الإشارات الدماغية باستمرار لاكتشاف نية التحكم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 121, "english_term": "auditory evoked potential (AEP)", "arabic_term": "الجهد المُثار سمعياً", "english_description": "An evoked potential in response to audio stimuli. It represents the brain's processing of auditory information and can be observed as specific patterns of electrical activity over the auditory cortex, typically captured via electrodes placed on the scalp.", "arabic_description": "جهد مُثار ينتج كاستجابة للمحفزات الصوتية، ويمثل معالجة الدماغ للمعلومات السمعية. يمكن ملاحظته كأنماط محددة من النشاط الكهربائي فوق القشرة السمعية، ويتم التقاطه عادةً عبر أقطاب كهربائية توضع على فروة الرأس.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 161, "english_term": "Auditory Feedback", "arabic_term": "التغذية الراجعة السمعية", "english_description": "Information relayed through sounds or tones to guide or notify the user about system events or control performance.", "arabic_description": "معلومات تُنقل عبر الأصوات أو النغمات.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 113, "english_term": "auditory imagery", "arabic_term": "التصور\/التخلي السمعي", "english_description": "The imagination of the generation of sounds without any external auditory stimulus.", "arabic_description": "تخيل توليد أصوات (مثل الموسيقى، الكلام، أو الضوضاء) دون وجود أي محفز سمعي خارجي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 264, "english_term": "Augmentation technology", "arabic_term": "التقنيات المُعززة", "english_description": "Using neural stimulation to enhance or improve cognitive or motor abilities", "arabic_description": "استخدام التنيات العصبية لتعزيز أو تحسين القدرات الإدراكيّة أو الحركيّة", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 242, "english_term": "augmented reality (AR)", "arabic_term": "الواقع المعزز", "english_description": "A reality-based interactive technology in which digital content is overlaid onto the real world to enhance the user's perception of and interaction with reality.", "arabic_description": "تكنولوجيا تفاعلية قائمة على الواقع، يتم فيها دمج المحتوى الرقمي فوق العالم الحقيقي لتعزيز إدراك المستخدم وتفاعله مع الواقع.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 298, "english_term": "Autoencoder", "arabic_term": "المشفِّر التلقائي", "english_description": "A neural network that compresses and reconstructs brain data for feature extraction or noise reduction purposes.", "arabic_description": "شبكة عصبية تضغط بيانات الدماغ وتعيد بنائها لأغراض استخراج السمات أو تقليل الضوضاء.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 212, "english_term": "Autoregressive (AR) Modeling", "arabic_term": "النمذجة الانحدارية الذاتية", "english_description": "A statistical approach where signal values are predicted using weighted sums of prior values, useful for characterization of rhythms.", "arabic_description": "أسلوب إحصائي يتنبأ بقيم الإشارة المستقبلية باستخدام مجموعات مرجحة من القيم السابقة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 232, "english_term": "Band Pass Filter", "arabic_term": "مرشح تمرير نطاق ترددي", "english_description": "Unwanted power in certain frequency bands (e.g., excessive line noise or artifact power) degrading signal quality.", "arabic_description": "مرشح يسمح بمرور الترددات ضمن نطاق محدد.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 235, "english_term": "Band Power", "arabic_term": "طاقة النطاق الترددي", "english_description": "EEG feature representing signal power within standard frequency bands (delta, theta, alpha, beta, gamma).", "arabic_description": "طاقة الإشارة ضمن عدة نطاقات ترددية", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 233, "english_term": "Band Stop Filter \/ Band Reject Filter", "arabic_term": "مرشح حجب نطاق ترددي", "english_description": "A filter that blocks frequencies within a specific range.", "arabic_description": "مرشح يمنع مرور الترددات ضمن نطاق محدد.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 83, "english_term": "Baseline", "arabic_term": "خط الأساس", "english_description": "", "arabic_description": "النشاط الدماغي الناتج عن الفترة المرجعية لا يتم فيها تنفيذ أي تدخل تجريبي، وتُستخدم لمقارنة تأثيرات التدخلات اللاحقة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 84, "english_term": "Baseline Period", "arabic_term": "فترة خط الأساس", "english_description": "A reference period where no experimental manipulation occurs; used to compare the effects of interventions.", "arabic_description": "فترة مرجعية لا يتم فيها تنفيذ أي تدخل تجريبي، وتُستخدم لمقارنة تأثيرات التدخلات اللاحقة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 305, "english_term": "Bayesian Classifier", "arabic_term": "المصنّف البايزي", "english_description": "A probabilistic model that estimates the likelihood of specific mental states occurring.", "arabic_description": "نموذج احتمالي يقدّر احتمالية وقوع حالات ذهنية معينة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 213, "english_term": "Bayesian Inference", "arabic_term": "الاستدلال البايزي", "english_description": "Probabilistic approach for updating the probability estimate for a hypothesis as more neural data becomes available.", "arabic_description": "نهج احتمالي لتحديث تقديرات الفرضيات مع توفر بيانات عصبية إضافية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 280, "english_term": "Beneficence", "arabic_term": "مبدأ الإحسان (أو تحقيق المنفعة)", "english_description": "Ensuring that BCI development leads to real benefits for individuals and society.", "arabic_description": "ضمان أن يؤدي تطوير ترابط الدماغ والحاسوب إلى منفعة حقيقية للأفراد والمجتمع.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 102, "english_term": "Bias", "arabic_term": "انحياز", "english_description": "Systematic error or deviation from true values that affects experimental validity or measurement accuracy.", "arabic_description": "خطأ منهجي أو انحراف عن القيم الحقيقية يؤثر على مصداقية التجربة ودقة القياس.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 9, "english_term": "bidirectional brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي ثنائي الاتجاه", "english_description": "A BCI system that combines two functions: reading brain signals to control an external device, and writing signals (stimulation) back to the brain to provide sensory feedback.", "arabic_description": "نظام يجمع بين وظيفتين في آن واحد: قراءة إشارات الدماغ للتحكم في جهاز خارجي، وإرسال إشارات (تحفيز) إلى الدماغ لتوفير تغذية راجعة حسية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 248, "english_term": "biocompatibility", "arabic_term": "التوافق الحيوي", "english_description": "The ability of a material used in the brain-computer interface to perform its intended function without causing any adverse effects to the surrounding biological tissues of the user.", "arabic_description": "قدرة المادة المستخدمة في واجهة الدماغ والحاسوب على أداء وظيفتها المقصودة دون التسبب في أي آثار ضارة للأنسجة البيولوجية المحيطة بالمستخدم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 148, "english_term": "biofeedback", "arabic_term": "الارتجاع البيولوجي", "english_description": "A process of gaining greater awareness of various physiological functions of the user's own body by using monitoring devices that provide real-time information.", "arabic_description": "عملية اكتساب وعي أكبر بالوظائف الفيزيولوجية المختلفة لجسم المستخدم، من خلال استخدام أجهزة مراقبة توفر معلومات فورية عن تلك الوظائف.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 263, "english_term": "Biometric", "arabic_term": "القياسات الحيوية", "english_description": "The use of EEG signasls a security biometric for the purpose of authentication or identification", "arabic_description": "استخدام المعلومات العصبية كوسيلة أمنية حيوية لأغراض التحقق من الهوية أو التعرف على الأشخاص.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 82, "english_term": "bit rate", "arabic_term": "معدل البت", "english_description": "A measurement of the speed at which information is transferred from the subject to the processing unit.", "arabic_description": "مقياس للسرعة التي يتم بها نقل المعلومات من المفحوص (Subject) إلى وحدة المعالجة، ويُعبر عن كفاءة التواصل في أنظمة واجهة الدماغ والحاسوب.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 88, "english_term": "Blinding", "arabic_term": "التعمية (أو إخفاء هوية التجربة عن المشاركين\/الباحثين)", "english_description": "A method in which subjects and\/or experimenters are kept unaware of critical aspects to prevent bias in outcomes.", "arabic_description": "أسلوب تُخفى فيه بعض عناصر التجربة عن المشاركين و\/أو الباحثين لتجنّب التحيّز في النتائج.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 93, "english_term": "Block Design", "arabic_term": "تصميم الكتل", "english_description": "Experimental setup in which trials with the same condition are presented consecutively before switching.", "arabic_description": "إعداد تجريبي تُقدَّم فيه المحاولات ذات الشرط نفسه على التوالي قبل الانتقال إلى شرط آخر.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 194, "english_term": "brain imaging data structure (BIDS)", "arabic_term": "هيكلية بيانات تصوير الدماغ", "english_description": "A standard for organizing, annotating, and describing data collected during neuroimaging experiments.", "arabic_description": "معيار لتنظيم وتوثيق ووصف البيانات التي يتم جمعها أثناء تجارب التصوير العصبي، يهدف إلى تسهيل مشاركة البيانات وتحليلها بشكل موحد.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 32, "english_term": "brain implant, neural implant", "arabic_term": "غرسة الدماغ \/ الغرسة العصبية", "english_description": "A device that is surgically implanted into the brain", "arabic_description": "جهاز يتم زرعه جراحياً داخل الدماغ.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "System components", "category_ar": "مكونات النظام" }, { "id": 2, "english_term": "brain machine interface (BMI)", "arabic_term": "ترابط الدماغ والالة", "english_description": "A direct communication pathway between the brain's neural activity and an external device. It functions by recording brain signals (often through electrodes), decoding those signals into commands using computer algorithms, and executing those commands to control a machine or prosthetic, often providing sensory feedback to the user to create a closed-loop system.", "arabic_description": "هي قناة اتصال مباشرة بين النشاط العصبي للدماغ وجهاز خارجي. يعمل هذا النظام عن طريق تسجيل الإشارات الدماغية (غالباً عبر أقطاب كهربائية)، ثم فك تشفير تلك الإشارات وتحويلها إلى أوامر برمجية باستخدام خوارزميات حاسوبية، وتنفيذ هذه الأوامر للتحكم في آلة أو طرف اصطناعي، مع إمكانية إرسال تغذية راجعة حسية للمستخدم لتشكيل حلقة تحكم مغلقة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 144, "english_term": "Brain Oscillations \/ Neural Oscillations:", "arabic_term": "التذبذبات الدماغية \/ التذبذبات العصبية", "english_description": "Rhythmic or repetitive patterns of neural activity in the brain. The modulation of these oscillations is a primary source of control signals for many BCIs.", "arabic_description": "أنماط دورية أو متكررة من النشاط العصبي في الدماغ.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 1, "english_term": "brain-computer interface (BCI)", "arabic_term": "ترابط الدماغ الحاسوبي", "english_description": "A brain-computer interface is a system that measures brain activity and converts it in (nearly) real-time into functionally useful outputs to replace, restore, enhance, supplement, and\/or improve the natural outputs of the brain, thereby changing the ongoing interactions between the brain and its external or internal environments. It may additionally modify brain activity using targeted delivery of stimuli to create functionally useful inputs to the brain.", "arabic_description": "ترابط الدماغ والحاسوب هو نظام يقيس نشاط الدماغ ويحوله في الوقت الفعلي (تقريباً) إلى مخرجات مفيدة وظيفياً لاستبدال، أو استعادة، أو تعزيز، أو تكميل، أو تحسين المخرجات الطبيعية للدماغ، وبذلك يغير التفاعلات المستمرة بين الدماغ وبيئته الخارجية أو الداخلية. وقد يقوم النظام بالإضافة إلى ذلك بتعديل نشاط الدماغ باستخدام إيصال محفزات موجهة لخلق مدخلات مفيدة وظيفياً للدماغ.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 66, "english_term": "calcium imaging", "arabic_term": "التصوير بالكالسيوم", "english_description": "Fluorescence-based method monitoring neuronal activity via calcium ion concentration changes.", "arabic_description": "طريقة تصوير تعتمد على التألق الفلوري لمراقبة النشاط العصبي من خلال تتبّع تغيّرات تركيز أيونات الكالسيوم داخل الخلايا العصبية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 143, "english_term": "Calibration", "arabic_term": "المعايرة", "english_description": "Initial data recording used to train algorithms and align user-system parameters.", "arabic_description": "تسجيل أولي للبيانات يُستخدم لتدريب الخوارزميات وضبط معايير التوافق بين المستخدم والنظام.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 62, "english_term": "Capacitive Electroencephalography (cEEG)", "arabic_term": "تخطيط الدماغ الكهربائي السعوي", "english_description": "Non-contact EEG method utilizing capacitive sensors, enhancing user comfort and ease of setup.", "arabic_description": "طريقة غير تلامسية لتخطيط الدماغ الكهربائي تستخدم مجسّات سعوية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 28, "english_term": "channel", "arabic_term": "القناة", "english_description": "The pathway through which the brain signal is collected, transmitted, and processed", "arabic_description": "المسار الذي يتم من خلاله جمع إشارة الدماغ، ونقلها، ومعالجتها.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "System components", "category_ar": "مكونات النظام" }, { "id": 317, "english_term": "Classifier", "arabic_term": "المصنِّف", "english_description": "A machine learning algorithm that learns to assign a label (e.g., move left or select letter B) to a pattern of neural activity. Common examples include", "arabic_description": "خوارزمية تعلم آلي تتعلّم تصنيف نمط معين من النشاط العصبي إلى فئة محددة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 123, "english_term": "click-evoked auditory evoked potential", "arabic_term": "الجهد المُثار سمعياً بالنقرة", "english_description": "An auditory evoked potential in response to a click stimulus, which is a brief, sharp sound used in auditory testing.", "arabic_description": "جهد مُثار سمعي ينتج كاستجابة لمحفز النقرة، وهي عبارة عن صوت قصير وحاد يُستخدم عادةً في الفحوصات السمعية لتقييم سلامة المسارات العصبية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 74, "english_term": "clinical trial", "arabic_term": "المحاولة\/التجربة السريرية", "english_description": "A study involving multiple subjects that assesses the efficacy of a proposed intervention", "arabic_description": "دراسة تشمل مجموعة من المفحوصين لتقييم فعالية تدخل مقترح", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 76, "english_term": "clinical trial session", "arabic_term": "جلسة المحاولات\/التجارب السريرية", "english_description": "A specific time period during which a subject receives an intervention or undergoes an assessment or both.", "arabic_description": "فترة زمنية محددة يتلقى خلالها المفحوص تدخلاً طبياً، أو يخضع لتقييم، أو كليهما، كجزء من دراسة سريرية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 151, "english_term": "closed-loop", "arabic_term": "الحلقة المغلقة", "english_description": "A characteristic of a system whose control action is dependent on the output of the task and its deviation from a reference or ideal state.", "arabic_description": "خاصية للنظام يعتمد فيها إجراء التحكم على مخرجات المهمة ومدى انحرافها عن الحالة المرجعية أو المثالية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 158, "english_term": "Cognitive Load", "arabic_term": "العبء المعرفي", "english_description": "The amount of mental effort and concentration required from the user to operate the BCI. A primary goal of BCI design is to minimize this load.", "arabic_description": "مقدار الجهد الذهني والتركيز المطلوب من المستخدم لتشغيل ترابط الدماغ والحاسوب، ويُعدّ تقليل هذا العبء هدفًا أساسيًا في تصميمها.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 268, "english_term": "Cognitive Security", "arabic_term": "الأمن المعرفي", "english_description": "Protecting neural data from cyberattacks, manipulation, or information leaks.", "arabic_description": "حماية البيانات العصبية من الهجمات الإلكترونية أو التلاعب أو تسريب المعلومات.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 12, "english_term": "collaborative brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي التعاوني", "english_description": "a BCI system that combines brain signals from several people in order to perfrom a task.", "arabic_description": "نظام يدمج ويفسر إشارات الدماغ من عدة أفراد لأداء المهام أو الإجراءات.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 202, "english_term": "Common Spatial Patterns (CSP)", "arabic_term": "الأنماط المكانية المشتركة", "english_description": "widely used spatial filtering algorithm, especially in motor imagery BCIs. It is designed to find optimal projections of the EEG data to maximize the variance between two different mental tasks (e.g., imagining left vs. right-hand movement).", "arabic_description": "خوارزمية ترشيح مكاني تُستخدم لاستخراج الإسقاطات المثلى لبيانات تخطيط كهربائية الدماغ التي تزيد التباين بين حالتين ذهنيتين مختلفتين.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 13, "english_term": "competitive brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي التنافسي", "english_description": "A BCI system that incorporates brain activities from multiple tasks where sets of users compete with each other, with the system determining the winner based on the quality or speed of each party's neural signals.", "arabic_description": "نظام يعالج النشاط الدماغي لعدة مستخدمين (أو مجموعات) يتنافسون فيما بينهم لأداء مهام محددة، حيث يحدد النظام الفائز بناءً على جودة أو سرعة الإشارات الدماغية لكل طرف.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 98, "english_term": "Compliance Rate", "arabic_term": "معدل الالتزام (أو نسبة التقيّد بالتجربة)", "english_description": "Percentage of experimental instructions or tasks correctly completed by subjects, indicating protocol adherence.", "arabic_description": "النسبة المئوية للمهام أو التعليمات التي نفّذها المشاركون بشكل صحيح، وتُعدّ مؤشرًا على مدى الالتزام ببروتوكول التجربة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 184, "english_term": "component", "arabic_term": "المكون", "english_description": "A distinguishable and separable neural signal source or pattern identified within the raw neural", "arabic_description": "مصدر أو نمط لإشارة عصبية يمكن تمييزه وفصله، يتم تحديده ضمن بيانات الأعصاب الخام.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 282, "english_term": "Consent Withdrawal", "arabic_term": "سحب الموافقة", "english_description": "Ensuring participants have the right and mechanism to withdraw consent at any stage of research or application.", "arabic_description": "ضمان تمتع المشاركين بالحق والآلية التي تتيح لهم سحب موافقتهم في أي مرحلة من مراحل البحث أو التطبيق.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 175, "english_term": "Continuous Feedback", "arabic_term": "التغذية الراجعة المستمرة", "english_description": "Real-time feedback presented constantly during an ongoing BCI control or training session for ongoing error correction.", "arabic_description": "تغذية راجعة مستمرة تُقدَّم في الوقت الحقيقي أثناء جلسة التحكم أو التدريب.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 85, "english_term": "Control Group", "arabic_term": "المجموعة الضابطة", "english_description": "Group of subjects not receiving the primary experimental manipulation, serving for comparison to assess effects.", "arabic_description": "مجموعة من المشاركين لا تتعرض للتدخل التجريبي الأساسي، وتُستخدم للمقارنة بهدف تقييم تأثير التجربة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 295, "english_term": "Convolutional Neural Network (CNN)", "arabic_term": "الشبكة العصبية الالتفافية", "english_description": "A deep learning model effective at detecting spatial structures within EEG or neuroimaging data.", "arabic_description": "نموذج تعلّم عميق فعّال في اكتشاف البنى المكانية داخل بيانات EEG أو التصوير العصبي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 97, "english_term": "Counterbalancing", "arabic_term": "موازنة الترتيب (أو تعويض الترتيب لتقليل تأثير التسلسل)", "english_description": "Technique ensuring all possible orders of experimental conditions are tested to control for order effects.", "arabic_description": "تقنية تُستخدم لضمان اختبار جميع الترتيبات الممكنة لشروط التجربة بهدف التحكم في تأثير ترتيب العرض.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 206, "english_term": "Covariate Shift", "arabic_term": "انحراف المتغيرات المشتركة", "english_description": "A common challenge in BCI where the statistical properties of brain signals change over time (due to fatigue, electrode movement, etc.), which can degrade the performance of a pre-trained classifier.", "arabic_description": "تغيير في الخصائص الإحصائية لإشارات الدماغ بمرور الوقت (بسبب التعب أو تحرك الأقطاب مثلًا).", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 89, "english_term": "Cross-over Design", "arabic_term": "تصميم تبادلي (أو تصميم العبور المتبادل)", "english_description": "Experimental design where subjects receive multiple interventions in a random sequence with washout periods.", "arabic_description": "تصميم تجريبي يتلقى فيه المشاركون عدة تدخلات بترتيب عشوائي مع فترات فصل بين كل تدخل وآخر لتجنّب التأثيرات المتبقية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 313, "english_term": "Cross-Validation", "arabic_term": "التحقق المتقاطع", "english_description": "A statistical method to evaluate model performance across different subsets of brain data.", "arabic_description": "أسلوب إحصائي لتقييم أداء النموذج على مجموعات فرعية مختلفة من بيانات الدماغ.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 321, "english_term": "Cross-validation", "arabic_term": "التحقق المتقاطع", "english_description": "Statistical method to assess how well a predictive model will generalize to new, unseen neural data.", "arabic_description": "أسلوب إحصائي لتقييم مدى قدرة النموذج على التعميم على بيانات جديدة غير مرئية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 140, "english_term": "Cue Paradigm", "arabic_term": "نموذج الإشارات", "english_description": "Controlled visual or auditory prompt initiating a mental or motor response.", "arabic_description": "محفّز بصري أو سمعي مضبوط يُستخدم لبدء استجابة ذهنية أو حركية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 272, "english_term": "Data Anonymization", "arabic_term": "إخفاء هوية البيانات", "english_description": "Removing or masking personal identifiers from datasets to protect privacy.", "arabic_description": "إزالة أو إخفاء المعرفات الشخصية من مجموعات البيانات لحماية الخصوصية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 312, "english_term": "Data Augmentation", "arabic_term": "زيادة البيانات (أو توسيع مجموعة البيانات)", "english_description": "Generating synthetic neural samples to balance datasets or improve training stability.", "arabic_description": "توليد عينات عصبية اصطناعية لتحقيق توازن في مجموعات البيانات أو لتحسين استقرار التدريب.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 283, "english_term": "Data Portability", "arabic_term": "قابلية نقل البيانات", "english_description": "A principle allowing users to securely transfer their neural data between platforms or service providers.", "arabic_description": "مبدأ يتيح للمستخدمين نقل بياناتهم العصبية بين المنصات أو مزودي الخدمة بشكل آمن.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 284, "english_term": "Data Stewardship| Data Governance", "arabic_term": "حوكمة البيانات (أو الوصاية على البيانات)", "english_description": "The responsible management and protection of user data throughout its entire lifecycle.", "arabic_description": "الإدارة المسؤولة وحماية بيانات المستخدم طوال دورة حياتها.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 51, "english_term": "Deep Brain Stimulation (DBS)", "arabic_term": "التحفيز العميق للدماغ", "english_description": "An invasive neuromodulation technique that involves the surgical implantation of an electrode deep within the brain to deliver continuous or intermittent electrical pulses.[88] DBS is primarily used to treat movement disorders, such as Parkinson's disease, by regulating the pathological neural activity in deep brain structures like the basal ganglia.[88, 89]", "arabic_description": "تقنية تعديل عصبي تداخلية تتضمن الزرع الجراحي لقطب كهربائي عميق داخل الدماغ لتوصيل نبضات كهربائية مستمرة أو متقطعة. تُستخدم هذه التقنية بشكل أساسي لعلاج اضطرابات الحركة، مثل داء باركنسون، من خلال تنظيم النشاط العصبي المرضي في البنى الدماغية العميقة كالعقد القاعدية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 294, "english_term": "Deep Learning (DL)", "arabic_term": "التعلّم العميق", "english_description": "Multi-layered neural networks capable of automatically extracting complex spatio-temporal features from EEG or fMRI data.", "arabic_description": "شبكات عصبية متعددة الطبقات قادرة على استخراج السمات المكانية–الزمانية المعقدة تلقائيًا من بيانات EEG أو fMRI.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 323, "english_term": "Deep Neural Decoder", "arabic_term": "المُفسِّر العصبي العميق (أو المفكِّك العصبي العميق)", "english_description": "Multilayer network mapping complex neural patterns to behavioral outputs.", "arabic_description": "شبكة عصبية عميقة متعددة الطبقات تُستخدم لفكّ الأنماط العصبية المعقدة وربطها بالمخرجات السلوكية أو بالأوامر الصادرة في واجهات الدماغ والحاسوب.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 208, "english_term": "Denoising", "arabic_term": "إزالة الضوضاء", "english_description": "Techniques used specifically to reduce background noise in neural data and improve signal quality.", "arabic_description": "تقنيات مخصصة لتقليل الضوضاء في البيانات العصبية وتحسين جودة الإشارة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 15, "english_term": "dependent brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي التابع", "english_description": "A BCI system that uses brain signals that depend on muscle activity (such as eye movements or facial muscles) to generate the necessary signals for control.", "arabic_description": "نظام يعتمد على إشارات دماغية تتطلب نشاطاً عضلياً مسبقاً (مثل حركة العين أو عضلة الوجه) لتوليد الإشارة المطلوبة للتحكم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 222, "english_term": "Detrended Fluctuation Analysis", "arabic_term": "تحليل التذبذب الخالي من الاتجاه", "english_description": "A method for assessing long-range temporal correlations and self-similarity in non-stationary EEG signals.", "arabic_description": "طريقة لتحليل الترابطات الزمنية بعيدة المدى والتشابه الذاتي في الإشارات العصبية غير المستقرة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 59, "english_term": "Diffuse Optical Tomography (DOT)", "arabic_term": "التصوير المقطعي البصري المنتشر", "english_description": "3D imaging of brain activity using near-infrared light and advanced reconstruction algorithms.", "arabic_description": "تقنية تصوير ثلاثية الأبعاد للنشاط الدماغي تستخدم الضوء القريب من الأشعة تحت الحمراء وخوارزميات إعادة بناء متقدمة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 307, "english_term": "Dimensionality Reduction", "arabic_term": "خفض الأبعاد", "english_description": "Simplifying neural data while preserving essential information (e.g., using PCA or t-SNE).", "arabic_description": "تبسيط البيانات العصبية مع الحفاظ على المعلومات الجوهرية (مثل تحليل المكونات الرئيسية أو خوارزمية t-SNE).", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 36, "english_term": "Dry Electrodes", "arabic_term": "الأقطاب الجافة", "english_description": "Modern electrodes designed to function without conductive gel, making direct contact with the scalp. They offer significantly faster and cleaner setup, a high priority for practical and consumer BCI systems, though they can present challenges in comfort and signal stability.[35, 36]", "arabic_description": "الأقطاب الحديثة المصمَّمة لتعمل دون استخدام جل موصل، حيث تتصل مباشرة بفروة الرأس. توفر تركيبًا أسرع وأنظف بكثير، وهو أمر ذو أولوية عالية في أنظمة ترابط الدماغ والحاسوب (BCI) العملية والاستهلاكية، رغم أنها قد تواجه تحديات تتعلق بالراحة واستقرار الإشارة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "System components", "category_ar": "مكونات النظام" }, { "id": 276, "english_term": "Dual-Use Risk", "arabic_term": "مخاطر الاستخدام المزدوج", "english_description": "The potential for neurotechnologies to be used for either beneficial or harmful purposes, intentionally or otherwise.", "arabic_description": "احتمال استخدام التقنيات العصبية لأغراض نافعة أو ضارة، سواء بشكل مقصود أو غير مقصود.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 168, "english_term": "Dynamic Frequency Stimulation", "arabic_term": "التحفيز بالتردد الديناميكي", "english_description": "Adjustment of stimulation frequency parameters in real-time to modulate user perception or control outcomes.", "arabic_description": "تعديل معلمات تردد التحفيز في الوقت الحقيقي لتغيير إدراك المستخدم أو نتائج التحكم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 105, "english_term": "Ecological Experiment", "arabic_term": "تجربة بيئية واقعية (أو تجربة تحاكي الواقع الطبيعي)", "english_description": "Experimental design carried out in naturalistic, real-world settings rather than in controlled laboratories.", "arabic_description": "تجربة تُنفَّذ في بيئات طبيعية أو واقعية بدلاً من المختبرات المسيطر عليها، لزيادة المصداقية البيئية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 31, "english_term": "EEG cap", "arabic_term": "غطاء تخطيط كهربائية الدماغ", "english_description": "A device embedded with multiple electrodes to record the electrical activity of the brain from the scalp.", "arabic_description": "جهاز على شكل غطاء للرأس مدمج به عدة أقطاب كهربائية لتسجيل النشاط الكهربائي للدماغ من فروة الرأس.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "System components", "category_ar": "مكونات النظام" }, { "id": 26, "english_term": "effector", "arabic_term": "المؤثر \/ المنفذ", "english_description": "A specific type of transducer that converts electrical signals into physical actions", "arabic_description": "نوع من المحولات يقوم بتحويل الإشارات الكهربائية إلى أفعال فيزيائية ملموسة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "System components", "category_ar": "مكونات النظام" }, { "id": 53, "english_term": "Electrocorticography (ECoG)", "arabic_term": "تخطيط كهربية قشرة الدماغ", "english_description": "Invasive recording of brain activity from the cortical surface.", "arabic_description": "تسجيل تداخلي للنشاط الدماغي يتم مباشرة من سطح القشرة المخيّة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 27, "english_term": "electrode", "arabic_term": "القطب الكهربائي", "english_description": "A specific type of transducer that establishes electrical contact with a physical part of a circuit, acting as the interface between the biological medium (brain) and the electronic system.", "arabic_description": "نوع من المحولات يقوم بإنشاء اتصال كهربائي مع جزء فيزيائي من الدارة، ليعمل كرابطة بين الوسط الحيوي (الدماغ) والوسط الإلكتروني.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "System components", "category_ar": "مكونات النظام" }, { "id": 41, "english_term": "Electrode–Skin Impedance", "arabic_term": "ممانعة القطب–الجلد", "english_description": "The electrical resistance and reactance at the interface between the electrode and the skin, which affects signal quality and stability.", "arabic_description": "المقاومة والمفاعلة الكهربائية عند الواجهة بين القطب والجلد، والتي تؤثر في جودة الإشارة واستقرارها.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "System components", "category_ar": "مكونات النظام" }, { "id": 42, "english_term": "electroencephalogram (EEG)", "arabic_term": "تخطيط كهربائية الدماغ", "english_description": "A graphic record of the variation with time of voltages taken from electrodes on the scalp, whose positions are specified according to a standard system.", "arabic_description": "سجل رسومي يوضح تغير الجهد الكهربائي مع مرور الوقت، مأخوذ من أقطاب كهربائية توضع على فروة الرأس في مواضع محددة ومعيارية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 44, "english_term": "electromyogram (EMG)", "arabic_term": "تخطيط كهربائية العضلات", "english_description": "A graphic record of the variation with time of voltages produced by the electrical activity of muscle fibers, recorded via electrodes placed on the skin or inserted into the muscle.", "arabic_description": "سجل رسومي يوضح تغير الجهد الكهربائي مع مرور الوقت الناتج عن النشاط الكهربائي للألياف العضلية، ويتم تسجيله عبر أقطاب توضع على الجلد أو تُغرس في العضلة", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 61, "english_term": "Electroneurography (ENG)", "arabic_term": "تخطيط الأعصاب الكهربائي", "english_description": "Technique for recording electrical activity in peripheral nerves, complementing central modalities.", "arabic_description": "تقنية لتسجيل النشاط الكهربائي في الأعصاب الطرفية، مكملة لتقنيات تسجيل النشاط المركزي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 137, "english_term": "emotion", "arabic_term": "العاطفة", "english_description": "A transient, intense response to a specific stimulus that typically has a clear cause or trigger. It is the result of thoughts, feelings, actions, psychological states, and learned experiences in response to a stimulus or changes in a contextual environment.", "arabic_description": "استجابة مكثفة وعابرة لمحفز معين، وعادةً ما يكون لها سبب أو محفز واضح. وهي نتيجة للأفكار والمشاعر والأفعال والحالات النفسية والخبرات المكتسبة استجابةً لمثير ما أو تغيرات في البيئة المحيطة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 63, "english_term": "Endovascular Neural Interfaces", "arabic_term": "الترابط عصبية داخل الأوعية الدموية", "english_description": "Minimally invasive neural implants introduced via blood vessels to interface with the brain without open surgery.", "arabic_description": "الترابطات العصبية طفيفة التوغل تُزرع عبر الأوعية الدموية للتفاعل مع الدماغ دون الحاجة إلى جراحة مفتوحة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 302, "english_term": "Ensemble Learning", "arabic_term": "التعلّم التجميعي (أو بالتجميع)", "english_description": "Combining multiple classifiers to improve overall accuracy and reliability.", "arabic_description": "دمج عدة مصنّفات لتحسين الدقة والاعتمادية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 77, "english_term": "epoch", "arabic_term": "الحقبة الزمنية", "english_description": "A single segment of time-series data. It is typically a part of a longer continuous signal that involves a specific event of interest.", "arabic_description": "شريحة زمنية واحدة من البيانات المتسلسلة زمنياً، تمثل جزءاً من إشارة مستمرة أطول وتتعلق بحدث معين ذو أهمية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 205, "english_term": "Epoche", "arabic_term": "القسم الزمني", "english_description": "A section of a time series that carries specific neural information.", "arabic_description": "قسم من سلسلة زمنيّة تحمل معلومات عصبية محددة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 316, "english_term": "Epoches", "arabic_term": "الدورة", "english_description": "One complete pass of the entire training dataset through the artificial neural network", "arabic_description": "دورة كاملة واحدة يمر فيها كامل تدريب البيانات عبر الشبكة العصبية الاصطناعية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 204, "english_term": "Epoching", "arabic_term": "التقسيم الزمني", "english_description": "Neural signals are divided into phased time segments.", "arabic_description": "تقسم الإشارات العصبيّة إلى أقسام زمنيّة مرحليّة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 274, "english_term": "Equity of Access", "arabic_term": "عدالة الوصول", "english_description": "Ensuring fair and inclusive access to neurotechnology regardless of social, economic, or demographic background.", "arabic_description": "ضمان الوصول العادل والشامل إلى التكنولوجيا العصبية بغضّ النظر عن الحالة الاجتماعية أو الاقتصادية أو الخلفية الديموغرافية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 145, "english_term": "Error-related Potential (ErrP or ERN):", "arabic_term": "الكمون المرتبط بالخطأ", "english_description": "specific brain signal generated when a person recognizes they've made a mistake or when they observe a system making an error. This signal can be used by a BCI to autonomously correct its own mistakes", "arabic_description": "إشارة دماغية محددة تُنتج عندما يُدرك الشخص أنه ارتكب خطأ أو عند ملاحظته خطأ صادراً عن النظام.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 285, "english_term": "Ethical Review Board", "arabic_term": "لجنة المراجعة الأخلاقية", "english_description": "A committee that reviews research proposals to ensure compliance with ethical standards.", "arabic_description": "لجنة تشرف على المقترحات البحثية لضمان الالتزام بجميع المعايير الأخلاقية والمحافظة عليها.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 110, "english_term": "event", "arabic_term": "الحدث", "english_description": "A specific occurrence or change in the state of a system that is significant to the operation of the brain-computer interface (BCI).", "arabic_description": "حدوث واقعة معينة أو تغير محدد في حالة النظام يكون ذا أهمية لعمل ترابط الدماغ الحاسوبي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 94, "english_term": "Event-Related Design", "arabic_term": "تصميم قائم على الأحداث", "english_description": "Experiment where trials are randomized and interspersed, enabling analysis of transient responses to events.", "arabic_description": "تصميم يُعرض فيه تسلسل المحاولات بشكل عشوائي ومتناثر، مما يسمح بتحليل الاستجابات العابرة المرتبطة بالأحداث.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 128, "english_term": "event-related desynchronization (ERD)", "arabic_term": "إلغاء تزامن الحدث", "english_description": "A decrease in oscillatory brain activity due to an external or internal event", "arabic_description": "انخفاض في النشاط الاهتزازي للدماغ (قوة الموجات) ناتج عن حدث خارجي أو داخلي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 220, "english_term": "Event-related Field (ERF)", "arabic_term": "الحقل المرتبط بالحدث", "english_description": "Measurement of magnetic fields generated by brain activity, often used in MEG-based BCI systems.", "arabic_description": "الحقل المغناطيسي المرتبط بالحدث، ويُستخدم غالبًا في أنظمة MEG لرصد النشاط العصبي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 127, "english_term": "event-related potential (ERP)", "arabic_term": "الجهد المرتبط بالحدث", "english_description": "A consistent neurophysiological response in the brain's electrical activity that is time-locked to a specific external or internal event.", "arabic_description": "استجابة عصبية فسيولوجية متسقة في النشاط الكهربائي للدماغ، تكون مرتبطة زمنياً (Time-locked) بحدث محدد، سواء كان خارجياً (مثير حسي) أو داخلياً (عملية إدراكية).", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 130, "english_term": "event-related spectral perturbation (ERSP)", "arabic_term": "الاضطراب الطيفي المرتبط بالحدث", "english_description": "A measure that reflects changes in power spectral density over time in a specific frequency band, time-locked to a particular event.", "arabic_description": "مقياس يعكس التغيرات في كثافة الطيف الكهربائي (Power Spectral Density) بمرور الوقت ضمن نطاق ترددي محدد، مرتبطاً بحدث معين.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 219, "english_term": "Event-related Spectral Perturbation (ERSP)", "arabic_term": "الاضطراب الطيفي المرتبط بالحدث", "english_description": "Changes in the power spectrum of brain signals in response to an event or stimulus.", "arabic_description": "تغيرات في الطيف الترددي لإشارات الدماغ استجابةً لمحفز أو حدث معين.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 129, "english_term": "event-related synchronization (ERS)", "arabic_term": "تزامن الحدث", "english_description": "An increase in oscillatory brain activity due to an external or internal event", "arabic_description": "زيادة في النشاط الاهتزازي للدماغ (قوة الموجات) ناتجة عن حدث خارجي أو داخلي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 117, "english_term": "evoked potential (EP)", "arabic_term": "الجهد المُثار", "english_description": "A measure of neural response to a specific stimulus, used for understanding the relationships between physical stimuli, brain activity, and human cognition.", "arabic_description": "مقياس للاستجابة العصبية الناتجة عن محفز محدد (بصري، سمعي، أو حسي)، ويستخدم لفهم العلاقة بين المحفزات الفيزيائية ونشاط الدماغ والإدراك البشري.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 86, "english_term": "Experimental Group", "arabic_term": "المجموعة التجريبية", "english_description": "Group exposed to the experimental manipulation or BCI intervention.", "arabic_description": "المجموعة التي تتعرض للتدخل التجريبي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 310, "english_term": "Explainable AI (XAI)", "arabic_term": "الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير", "english_description": "Techniques aimed at making AI-based neural decoding understandable and transparently interpretable.", "arabic_description": "تقنيات تهدف إلى جعل فك الترميز العصبي المعتمد على الذكاء الاصطناعي قابلاً للفهم والتفسير بشفافية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 244, "english_term": "extended reality (XR)", "arabic_term": "الواقع الممتد", "english_description": "A term referring to all real and digital combined environments and human-machine interactions generated by computer technology and wearables.", "arabic_description": "مصطلح جامع يشمل جميع البيئات المدمجة الحقيقية والافتراضية والتفاعلات بين الإنسان والآلة الناتجة عن تكنولوجيا الكمبيوتر والأجهزة القابلة للارتداء.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 281, "english_term": "Fairness", "arabic_term": "العدالة", "english_description": "Ensuring fair treatment and equal opportunity for all groups when applying technology.", "arabic_description": "ضمان المعاملة العادلة وتكافؤ الفرص لجميع الفئات عند تطبيق التقنيّة", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 136, "english_term": "fatigue", "arabic_term": "الإرهاق", "english_description": "A state characterized by reduced cognitive efficiency, attention, and alertness, often resulting from prolonged activity or attention.", "arabic_description": "حالة تتميز بانخفاض الكفاءة المعرفية، والانتباه، واليقظة، وعادةً ما تنتج عن النشاط الذهني المطول.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 174, "english_term": "Fatigue Feedback", "arabic_term": "التغذية الراجعة عن الإرهاق", "english_description": "Signals to user or system indicating excess cognitive load, fatigue, or reduced attention, which may require rest.", "arabic_description": "إشارات تُوجَّه للمستخدم أو النظام تشير إلى وجود عبء معرفي مرتفع أو إرهاق أو انخفاض في التركيز، مما قد يتطلب راحة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 183, "english_term": "feature classification", "arabic_term": "تصنيف الميزات", "english_description": "Using extracted features to classify or decode the user's intent. It is typically the next step after feature extraction, using algorithms to categorize features into meaningful classes for BCI applications.", "arabic_description": "استخدام الميزات المستخرجة لتصنيف أو فك تشفير نية المستخدم. وهي عادةً الخطوة التالية بعد عملية استخراج الميزات، حيث تُستخدم الخوارزميات لتقسيم هذه الميزات إلى فئات ذات معنى لتطبيقات واجهة الدماغ والحاسوب.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 182, "english_term": "feature extraction", "arabic_term": "استخراج الميزات", "english_description": "The process of identifying and isolating relevant signals from brain activity data, transforming raw signals into a reduced set of features of interest.", "arabic_description": "عملية تحديد وعزل الإشارات ذات الصلة من بيانات نشاط الدماغ الخام، حيث يتم تحويل البيانات الضخمة والمعقدة إلى مجموعة مصغرة من الميزات التي تمثل المعلومات الأساسية المطلوبة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 306, "english_term": "Feature Learning", "arabic_term": "تعلّم السمات", "english_description": "Automatic extraction of distinctive patterns from complex neural data.", "arabic_description": "استخراج تلقائي للأنماط المميّزة من البيانات العصبية المعقدة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 322, "english_term": "Feature Selection", "arabic_term": "اختيار السمات", "english_description": "Choosing the most informative signal features to enhance classifier performance.", "arabic_description": "اختيار أكثر السمات المعلوماتية تميّزًا في الإشارات العصبية لتحسين أداء المصنّف وتقليل التعقيد الحسابي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 311, "english_term": "Federated Learning", "arabic_term": "التعلّم الاتحادي (أو الموزّع)", "english_description": "A distributed learning approach that allows collaborative training without sharing raw brain data.", "arabic_description": "نهج تعلّم موزّع يسمح بالتدريب التعاوني دون مشاركة البيانات الدماغية الخام.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 147, "english_term": "feedback", "arabic_term": "التغذية الراجعة\/الارتجاع", "english_description": "Continuous comparison of the output from performing a task with its desired output", "arabic_description": "المقارنة المستمرة بين المخرجات الناتجة عن أداء مهمة ما والمخرجات المطلوبة (الهدف).", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 190, "english_term": "filter", "arabic_term": "المرشح", "english_description": "A signal processing tool used to enhance the quality of the recorded brain signals. Filters work by allowing certain frequencies to pass through while reducing or eliminating others.", "arabic_description": "أداة لمعالجة الإشارات تُستخدم لتحسين جودة إشارات الدماغ المسجلة. تعمل المرشحات عن طريق السماح لترددات معينة بالمرور مع تقليل أو إزالة ترددات أخرى.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 226, "english_term": "Filtering", "arabic_term": "الترشيح (أو التصفية)", "english_description": "Application of digital or analog filters to remove unwanted components or noise from brain signals.", "arabic_description": "تطبيق مرشحات رقمية أو تماثلية لإزالة المكونات غير المرغوبة أو الضوضاء من الإشارات الدماغية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 221, "english_term": "Fractal Dimension", "arabic_term": "البُعد الكسري", "english_description": "A mathematical measure used to describe the complexity or self-similarity of EEG or physiological signals.", "arabic_description": "مقياس رياضي يُستخدم لوصف مدى تعقيد أو تشابه إشارات EEG مع نفسها عبر المقاييس المختلفة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 187, "english_term": "frequency domain analysis", "arabic_term": "تحليل المجال الترددي", "english_description": "Transforming time-domain signals into the frequency domain to analyse the signals' characteristics at different frequencies.", "arabic_description": "تحويل الإشارات من المجال الزمني إلى المجال الترددي لتحليل خصائصها عند ترددات مختلفة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 218, "english_term": "Frequency-domain Feature", "arabic_term": "السمة في المجال الترددي", "english_description": "Features based on the power or distribution of the signal across different frequency bands.", "arabic_description": "سمة تعتمد على طاقة الإشارة أو توزيعها عبر نطاقات التردد المختلفة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 198, "english_term": "Functional Connectivity", "arabic_term": "الترابط الوظيفي", "english_description": "Statistical dependencies (e.g., PLV, coherence) between brain regions.", "arabic_description": "علاقات إحصائية (مثل تماسك الطور أو الاتساق الطيفي) بين مناطق الدماغ المختلفة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 165, "english_term": "Functional Electrical Stimulation (FES)", "arabic_term": "التحفيز الكهربائي الوظيفي", "english_description": "Technique using electrical pulses to stimulate muscles, often controlled by BCI for rehabilitation tasks.", "arabic_description": "تقنية تستخدم نبضات كهربائية لتحفيز العضلات، وتُتحكم بها عادة عبر واجهة الدماغ والحاسوب في مهام إعادة التأهيل.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 46, "english_term": "functional magnetic resonance imaging (fMRI)", "arabic_term": "التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي", "english_description": "A magnetic resonance imaging technique on the brain that registers blood flow to functioning areas of the brain, based on the principle that active areas consume more oxygen.", "arabic_description": "تقنية للتصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ تسجل تدفق الدم إلى المناطق النشطة فيه، حيث تعتمد على فكرة أن المناطق الأكثر نشاطاً تستهلك أكسجيناً أكثر.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 48, "english_term": "functional near-infrared spectroscopy (fNIRS)", "arabic_term": "مطيافية الأشعة تحت الحمراء القريبة الوظيفية", "english_description": "An optical brain monitoring technique that uses near-infrared light for the purpose of functional neuroimaging, by measuring hemoglobin concentration changes associated with neural activity.", "arabic_description": "تقنية بصرية لمراقبة الدماغ تستخدم الأشعة تحت الحمراء القريبة لأغراض التصوير العصبي الوظيفي، من خلال قياس التغيرات في تركيز الهيموجلوبين المرتبطة بالنشاط العصبي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 253, "english_term": "functional safety", "arabic_term": "السلامة الوظيفية", "english_description": "Assurance that the BCI systems and its associated procedures function correctly, reliably, and predictably.", "arabic_description": "التأكيد على أن أنظمة الترابط الدماغي الحاسوبي والإجراءات المرتبطة بها تعمل بشكل صحيح وموثوق، وبطريقة يمكن التنبؤ بها.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 65, "english_term": "Functional Ultrasound Imaging (fUS)", "arabic_term": "التصوير الوظيفي بالموجات فوق الصوتية", "english_description": "Ultrasound-based technique to map brain activity via cerebral blood volume changes with high spatiotemporal resolution.", "arabic_description": "تقنية تصوير تعتمد على الموجات فوق الصوتية لرسم خريطة للنشاط الدماغي عبر تغيّرات حجم الدم الدماغي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 279, "english_term": "GDPR (General Data Protection Regulation)", "arabic_term": "اللائحة العامة لحماية البيانات", "english_description": "A regulation governing the collection, processing, and storage of personal data within the European Union.", "arabic_description": "لائحة تنظّم جمع ومعالجة وتخزين البيانات الشخصية، داخل الاتحاد الأوروبي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 30, "english_term": "headset", "arabic_term": "طقم الرأس", "english_description": "wearable device equipped with sensors to detect and record brain signals, characterized by an integrated design that makes it easy to use independently.", "arabic_description": "جهاز قابل للارتداء مجهز بمجسات للكشف عن إشارات الدماغ وتسجيلها، ويتميز بتصميمه المتكامل الذي يسهل استخدامه بشكل مستقل.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "System components", "category_ar": "مكونات النظام" }, { "id": 231, "english_term": "High Pass Filter", "arabic_term": "مرشح الترددات العالية", "english_description": "A filter that allows frequencies above a certain cutoff to pass and attenuates lower frequencies.", "arabic_description": "مرشح يسمح بمرور الترددات العالية ويخفّف الترددات المنخفضة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 64, "english_term": "High-Density Electrode Arrays", "arabic_term": "مصفوفات الأقطاب عالية الكثافة", "english_description": "Dense grid of electrodes for capturing high-resolution spatial patterns of brain activity (applied in EEG, ECoG, or MEA designs).", "arabic_description": "شبكة كثيفة من الأقطاب تُستخدم لالتقاط أنماط مكانية عالية الدقة من النشاط الدماغي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 20, "english_term": "human brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي البشري", "english_description": "A BCI system that is designed to communicate with human Brain", "arabic_description": "نظام مصمم للتواصل مع الدماغ البشري", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 150, "english_term": "human-in-the-loop", "arabic_term": "الإنسان في الحلقة", "english_description": "A characteristic of a system in which a human is an integral part of the system's control loop, involved in the learning, analysis, computation, and improvement process.", "arabic_description": "خاصية للنظام يكون فيها الإنسان جزءاً لا يتجزأ من حلقة التحكم، حيث يشارك المشغل البشري بفاعلية في عمليات التعلم، التحليل، الحساب، وتحسين أداء النظام.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 19, "english_term": "hybrid brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي الهجين", "english_description": "A BCI system that combines two or more BCI paradigms or integrates brain signals with other physiological signals (such as eye movements or heart rate) to improve accuracy and control.", "arabic_description": "نظام يجمع بين نموذجين أو أكثر من واجهات الدماغ والحاسوب، أو يدمج إشارات الدماغ مع إشارات حيوية أخرى (مثل حركة العين أو نبض القلب) لتحسين الدقة والتحكم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 309, "english_term": "Hyperparameter Optimization", "arabic_term": "تحسين المعاملات الفائقة", "english_description": "Systematic tuning of model parameters to achieve optimal neural decoding performance.", "arabic_description": "ضبط منهجي لمعاملات النموذج لتحقيق أفضل أداء في فك الترميز العصبي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 157, "english_term": "Immersive Feedback", "arabic_term": "التغذية الراجعة الغامرة", "english_description": "Integration within VR or XR environments for enhanced engagement.", "arabic_description": "دمج ضمن بيئات الواقع الافتراضي أو الممتد لزيادة التفاعل والانغماس.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 39, "english_term": "Impedance", "arabic_term": "الممانعة", "english_description": "impedance is the measure of opposition to electrical current flow between an electrode and the scalp. Low impedance is crucial for acquiring clean, high-quality brain signals.", "arabic_description": "الممانعة هي مقياس مقاومة تدفّق التيار الكهربائي بين القطب وفروة الرأس. وتُعدّ الممانعة المنخفضة ضرورية للحصول على إشارات دماغية نظيفة وعالية الجودة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "System components", "category_ar": "مكونات النظام" }, { "id": 14, "english_term": "independent brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي المستقل", "english_description": "A BCIsystem that does not rely on the brain's natural output pathways (such as peripheral nerves and muscles). Control is generated entirely through mental activity without requiring physical", "arabic_description": "نظام لا يعتمد في عمله على مسارات المخرجات الطبيعية للدماغ (مثل الأعصاب الطرفية والعضلات)، حيث يتم توليد الإشارات والتحكم بشكل كامل عبر النشاط الذهني دون الحاجة لأي حركة جسدية أو حتى حركة العين.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 203, "english_term": "Independent Component Analysis (ICA)", "arabic_term": "تحليل المكونات المستقلة", "english_description": "A statistical method used to separate a multivariate signal into its independent, constituent sources. In BCI, it is most commonly used for artifact removal, such as separating eye blinks and muscle noise from the underlying brain signals.", "arabic_description": "طريقة إحصائية تُستخدم لفصل الإشارة متعددة المتغيرات إلى مكوناتها المستقلة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 256, "english_term": "information security", "arabic_term": "أمن المعلومات", "english_description": "Preservation of confidentiality, integrity and availability of information", "arabic_description": "الحفاظ على سرية المعلومات وسلامتها وتوافرها.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 266, "english_term": "Informed Consent", "arabic_term": "الموافقة المطّلعة", "english_description": "Ensuring users and research participants are fully aware of risks, benefits, and study details, providing their conscious agreement.", "arabic_description": "بيان أن يكون المستخدمون والمشاركون في الأبحاث على دراية تامة بالمخاطر والفوائد والاستخدامات وكل التفاصيل المتعلقة بالتجربة، وأن يقدّموا موافقتهم الواعية عليها.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 58, "english_term": "Infrared Thermography", "arabic_term": "التصوير الحراري بالأشعة تحت الحمراء", "english_description": "Imaging method detecting heat patterns from the scalp to infer underlying brain blood flow and metabolic activity.", "arabic_description": "أسلوب تصوير يلتقط أنماط الحرارة المنبعثة من فروة الرأس لحساب تدفق الدم الدماغي والنشاط الأيضي الكامن تحتها.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 40, "english_term": "Instrumentation amplifier", "arabic_term": "مضخِّم الأدوات (أو مضخِّم القياس الدقيق)", "english_description": "A specialized amplifier that accurately amplifies the small differential signals from electrodes while rejecting common-mode noise.", "arabic_description": "مضخِّم متخصص يقوم بتكبير الإشارات التفاضلية الصغيرة القادمة من الأقطاب بدقة، مع أزالة الضجيج المشترك في الخلفية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "System components", "category_ar": "مكونات النظام" }, { "id": 79, "english_term": "inter-stimulus interval (ISI)", "arabic_term": "الفترة بين المحفزات", "english_description": "The period of time between the end of one stimulus and the start of the next stimulus", "arabic_description": "الفترة الزمنية الممتدة بين نهاية محفز وبداية المحفز الذي يليه.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 80, "english_term": "inter-trial interval (ITI)", "arabic_term": "الفترة بين المحاولات\/التجارب", "english_description": "The period of time between separate trials within a session.", "arabic_description": "الفترة الزمنية الفاصلة بين المحاولات\/التجارب المنفصلة داخل الجلسة الواحدة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 104, "english_term": "Intersubject", "arabic_term": "بين المشاركين", "english_description": "Variability or measurements compared between different subjects in a study.", "arabic_description": "يشير إلى التغيرات أو المقارنات بين مشاركين مختلفين ضمن الدراسة نفسها.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 43, "english_term": "intracranial electroencephalogram (iEEG)", "arabic_term": "تخطيط كهربائية الدماغ داخل الجمجمة", "english_description": "A graphic record of the variation with time of voltages taken from electrodes placed onto or deeply inserted into the brain to directly record electrical activities of the brain through sensors.", "arabic_description": "سجل رسومي يوضح تغير الجهد الكهربائي مع مرور الوقت، مأخوذ من أقطاب كهربائية توضع مباشرة على سطح الدماغ أو تُغرس في عمقه لتسجيل الأنشطة الكهربائية للدماغ عبر المجسات.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 103, "english_term": "Intrasubject", "arabic_term": "ضمن المشارك الواحد", "english_description": "Variability or measurements taken within the same subject across different times or conditions.", "arabic_description": "يشير إلى التغيرات أو القياسات التي تتم داخل المشارك نفسه عبر أوقات أو ظروف مختلفة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 16, "english_term": "invasive brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي التداخلي\/ الغازي", "english_description": "A BCI system in which neural activities are recorded using a surgically implanted device. It involves placing sensors directly into the brain tissue to capture high-resolution signals from individual neurons.", "arabic_description": "نظام يتم فيه تسجيل الأنشطة العصبية باستخدام أجهزة تُزرع جراحياً داخل أنسجة الدماغ، مما يتيح الحصول على إشارات عالية الدقة من خلايا عصبية مفردة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 304, "english_term": "K-Nearest Neighbors (KNN)", "arabic_term": "خوارزمية أقرب الجيران k", "english_description": "A simple classification method based on measuring the distance between neural feature vectors.", "arabic_description": "طريقة تصنيف أبسط تعتمد على قياس المسافة بين متجهات السمات العصبية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 210, "english_term": "Kalman Filter", "arabic_term": "مرشح كالمان", "english_description": "A recursive algorithm for estimating and predicting noisy time-series signals, suitable for smooth BCI control.", "arabic_description": "خوارزمية تكرارية لتقدير الإشارات الزمنية الضوضائية والتنبؤ بها.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 99, "english_term": "Lab Streaming Layer", "arabic_term": "طبقة البث المخبري (نظام LSL لتزامن تدفق البيانات الحيوية)", "english_description": "A standardized protocol and software framework for synchronized acquisition, processing, and sharing of multimodal brain imaging data streams.", "arabic_description": "بروتوكول ومعيار برمجي موحّد يُستخدم لتزامن واقتباس ومعالجة ومشاركة تدفقات البيانات العصبية متعددة الأنماط في الوقت الحقيقي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 320, "english_term": "Label", "arabic_term": "الوسم", "english_description": "A piece of information attached to a data sample that identifies its class or category, providing the ground truth for machine learning algorithms to learn from and use for future predictions.", "arabic_description": "ي قطعة من المعلومات تُرفق بعينة من البيانات لتعريف فئتها أو نوعها، مما يسمح لنماذج تعلم الآلة بفهم ما تمثله هذه البيانات؛ ففي أنظمة ترابط الدماغ الحاسوبي، تُستخدم العلامة لتحديد المهمة الذهنية المرتبطة بجزء معين من إشارة الدماغ.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 319, "english_term": "Labeling", "arabic_term": "التوسيم", "english_description": "The process of identifying raw data (such as neural signals or images) and adding one or more relevant labels to provide context, enabling supervised machine learning models to learn from the data and make accurate predictions.", "arabic_description": "عملية تحديد وإضافة تسميات توضيحية أو فئات إلى البيانات الخام (مثل إشارات الدماغ أو الصور) لجعلها مفهومة وقابلة للتدريب بواسطة خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف، مما يسمح للنموذج بالتعرف على الأنماط والتنبؤ بها مستقبلاً.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 56, "english_term": "Local Field Potential (LFP)", "arabic_term": "الكمون الموضعي المناطقي", "english_description": "The aggregate electrical signal generated by the summed synaptic and other electrical activity of a local population of neurons in a small volume of brain tissue.[20] LFPs reflect the synchronized input to a neural area and are a primary signal source measured by both intracortical and ECoG electrodes.[28]", "arabic_description": "الإشارة الكهربائية المجمَّعة الناتجة عن مجموع النشاط المشبكي وغيره من الأنشطة الكهربائية لمجموعة محلية من العصبونات ضمن حجم صغير من نسيج الدماغ. تعكس الكمونات الموضعيّة المناطقيّة درجة التزامن في المدخلات العصبية إلى منطقة معينة، وهي مصدر أساسي للإشارات المقاسة بواسطة الأقطاب داخل القشرية أو أقطاب تخطيط كهربية قشرة الدماغ (ECoG).", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 116, "english_term": "local field potential (LFP)", "arabic_term": "جهد المجال المحلي", "english_description": "A measure of brain activity recorded from a small group of neurons in a specific area of the brain, capturing the collective electric potentials generated by local neuronal activity.", "arabic_description": "مقياس لنشاط الدماغ يتم تسجيله من مجموعة صغيرة من الخلايا العصبية في منطقة محددة من الدماغ، حيث يلتقط الجهود الكهربائية الجماعية الناتجة عن نشاط تلك المنطقة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 297, "english_term": "Long Short-Term Memory (LSTM)", "arabic_term": "ذاكرة طويلة قصيرة الأمد", "english_description": "A type of RNN capable of capturing long-term dependencies in neural signals, such as EEG time series.", "arabic_description": "نوع من الشبكات العصبية التكرارية قادر على التقاط العلاقات طويلة الأمد في الإشارات العصبية مثل سلاسل EEG الزمنية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 90, "english_term": "Longitudinal Study", "arabic_term": "دراسة طولية (على مدى زمني طويل)", "english_description": "Study design in which the same subjects are followed and measured across multiple sessions or points in time.", "arabic_description": "تصميم بحثي يتم فيه متابعة نفس المشاركين وقياسهم عبر جلسات أو فترات زمنية متعددة لرصد التغيرات عبر الزمن.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 230, "english_term": "Low Pass Filter", "arabic_term": "مرشح الترددات المنخفضة", "english_description": "A filter that allows frequencies below a certain cutoff to pass and attenuates higher frequencies.", "arabic_description": "مرشح يسمح بمرور الترددات المنخفضة ويخفّف الترددات الأعلى من حد معين.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 289, "english_term": "Machine Learning (ML)", "arabic_term": "تعلُّم الآلة", "english_description": "A subfield of AI focused on enabling machines to learn from data and improve performance on specific tasks without explicit programming.", "arabic_description": "مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الآلات من التعلُّم من البيانات وتحسين أدائها في مهام محددة دون الحاجة إلى برمجة صريحة", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 45, "english_term": "Magnetic Resonance Imaging", "arabic_term": "التصوير بالرنين المغناطيسي", "english_description": "A medical imaging technique that uses strong magnetic fields and radio waves to create detailed images of organs and tissues within the body, especially the brain, without using ionizing radiation (like X-rays).", "arabic_description": "تقنية تصوير طبية تستخدم حقولاً مغناطيسية قوية وموجات راديوية لإنشاء صور مفصلة للأعضاء والأنسجة داخل الجسم، وخاصة الدماغ، دون استخدام الإشعاع المؤين (مثل الأشعة السينية).", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 49, "english_term": "magnetoencephalogram (MEG)", "arabic_term": "تخطيط مغناطيسية الدماغ", "english_description": "A topographic or graphic record, as a function of time, of magnetic fields associated with the electrical activity of the brain.", "arabic_description": "سجل طوبوغرافي أو رسومي يوضح تغير الحقول المغناطيسية مع مرور الوقت، وهي الحقول المرتبطة بالنشاط الكهربائي للدماغ.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 111, "english_term": "mental imagery", "arabic_term": "التصور\/التخيل الذهني", "english_description": "The imagination of a specific scenario or action by the subject, without any actual physical execution.", "arabic_description": "تخيل سيناريو محدد أو إجراء معين يقوم به المفحوص دون تنفيذ حركة فعلية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 135, "english_term": "mental load, workload", "arabic_term": "العبء الذهني \/ عبء العمل", "english_description": "The amount of cognitive resources used when the subject is performing a task.", "arabic_description": ": كمية الموارد المعرفية التي يستهلكها الشخص أثناء أداء مهمة معينة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 265, "english_term": "Mental Privacy \/ Neuro-privacy", "arabic_term": "الخصوصية الذهنية \/ الخصوصية العصبية", "english_description": "Protecting the confidentiality of personal brain data and ensuring unauthorized parties cannot access or use it.", "arabic_description": "حماية سرية بيانات الدماغ الشخصية وضمان عدم الوصول إليها أو استخدامها من قِبل أطراف غير مخوّلة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 315, "english_term": "Meta-Learning", "arabic_term": "التعلّم فوقي (أو التعلّم من التعلّم)", "english_description": "Learning the ability to rapidly adapt to new users or contexts using minimal training data.", "arabic_description": "تعلّم القدرة على التكيّف السريع مع مستخدمين أو سياقات جديدة باستخدام أقل قدر من بيانات التدريب.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 50, "english_term": "Microelectrode Array (MEA)", "arabic_term": "مصفوفة الأقطاب الدقيقة", "english_description": "An invasive device composed of numerous microscopic electrodes designed to be implanted directly into the brain's cortex.[2, 29] MEAs offer the highest spatial resolution of any BCI modality, capable of recording the action potentials (spikes) of individual neurons or small neuronal populations, which provides the fine-grained information necessary for complex control tasks like operating a multi-fingered robotic hand.[13, 30]", "arabic_description": "جهاز تداخلي يتكوّن من عدد كبير من الأقطاب المجهرية المصمَّمة للزرع مباشرة في قشرة الدماغ. توفر مصفوفات الأقطاب الدقيقة أعلى دقة مكانية بين جميع تقنيات ترابط الدماغ والحاسوب (BCI)، إذ يمكنها تسجيل جهود الفعل (النبضات) للعصبونات الفردية أو لمجموعات صغيرة من الخلايا العصبية، مما يوفّر معلومات تفصيلية دقيقة ضرورية للمهام المعقدة مثل تشغيل يد روبوتية متعددة الأصابع.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 254, "english_term": "misuse", "arabic_term": "إساءة الاستخدام", "english_description": "Inappropriate or incorrect use of the BCI systems", "arabic_description": "الاستخدام غير الملائم أو غير الصحيح لأنظمة الترابط الدماغي الحاسوبي", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 314, "english_term": "Model Drift", "arabic_term": "انجراف النموذج (تغيّر الأداء بمرور الوقت بسبب تغيّر", "english_description": "Performance decline resulting from changes in the user's neural patterns over time.", "arabic_description": "تراجع في الأداء نتيجة تغيّر الأنماط العصبية للمستخدم بمرور الوقت.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 100, "english_term": "Montage", "arabic_term": "ترتيب الأقطاب (أو تخطيط الأقطاب الكهربائية)", "english_description": "The specific spatial configuration and arrangement of electrodes during neural signal acquisition.", "arabic_description": "الترتيب المكاني المحدد لتوزيع الأقطاب أثناء تسجيل الإشارات العصبية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 112, "english_term": "motor imagery (MI)", "arabic_term": "التصور\/التخيل الحركي", "english_description": "The generation of neural activity from the motor cortex by imagining movements without any physical limb movement or external stimulus", "arabic_description": "وليد نشاط عصبي من القشرة الحركية من خلال تخيل حركات معينة دون تنفيذ أي حركة فعلية للأطراف أو وجود محفز خارجي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 92, "english_term": "Multi-Session Study", "arabic_term": "دراسة متعددة الجلسات", "english_description": "Experimental design requiring a subject to participate in several sessions over days or weeks.", "arabic_description": "تصميم تجريبي يتطلب مشاركة الفرد في عدة جلسات.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 169, "english_term": "Multi-site Stimulation", "arabic_term": "التحفيز متعدد المواقع", "english_description": "Stimulation of multiple brain or nerve regions simultaneously to create complex feedback or sensory experiences.", "arabic_description": "تحفيز عدة مناطق دماغية أو عصبية في آنٍ واحد لتوليد تغذية راجعة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 55, "english_term": "Multi-Unit Activity (MUA)", "arabic_term": "نشاط الوحدات العصبية المتعددة", "english_description": "Combined spiking activity from small neuronal populations.", "arabic_description": "تسجيل النشاط العصبي المشترك الصادر عن مجموعة صغيرة من العصبونات.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 11, "english_term": "multi-user brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي متعدد المستخدمين", "english_description": "A BCI system that enables several users to communicate with it", "arabic_description": "نظام يُمكّن العديد من المستخدمين من التواصل معه", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 155, "english_term": "Multimodal Feedback", "arabic_term": "التغذية الراجعة متعددة الأنماط", "english_description": "Combination of visual, auditory, and haptic cues to enhance user perception and control.", "arabic_description": "مزيج من الإشارات البصرية أوالسمعية أواللمسية لتحسين إدراك المستخدم والتحكم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 178, "english_term": "neural coding", "arabic_term": "التشفير العصبي", "english_description": "The method by which neurons encode and process information. It considers neurons as information-processing channels that take incoming information, integrate it, and produce a signal encoded in the neuronal electrical activity pattern.", "arabic_description": "الطريقة التي تقوم من خلالها الخلايا العصبية بتمثيل ومعالجة المعلومات. يعتمد هذا المفهوم على اعتبار الخلايا العصبية قنوات لمعالجة المعلومات؛ حيث تستقبل المدخلات، تدمجها، ثم تنتج إشارة تحتوي على المعلومات المشفرة في نمط النشاط الكهربائي للخلية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 179, "english_term": "neural decoding", "arabic_term": "فك التشفير العصبي", "english_description": "The process of interpreting the electrical signals generated by the brain's neurons and translating them into meaningful information.", "arabic_description": "عملية تفسير الإشارات الكهربائية التي تولدها الخلايا العصبية في الدماغ وترجمتها إلى معلومات ذات معنى (مثل حركة مادية، أو حرف مكتوب، أو أمر تحكم).", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 286, "english_term": "Neuro-Ethical Literacy", "arabic_term": "الثقافة الأخلاقية العصبية", "english_description": "The level of understanding and awareness of neuroethical issues among developers, clinicians, and users.", "arabic_description": "مستوى الفهم والوعي بالقضايا الأخلاقية المتعلقة بالتقنيّة العصبيّة لدى المطورين والأطباء والمستخدمين.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 239, "english_term": "neuroengineering, neural engineering", "arabic_term": "هندسة الأعصاب", "english_description": "A multidisciplinary field for understanding, repairing, replacing, and enhancing neural systems.", "arabic_description": "مجال متعدد التخصصات يهدف إلى فهم الأنظمة العصبية، وإصلاحها، واستبدالها، وتعزيز قدراتها.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 247, "english_term": "neuroergonomics", "arabic_term": "الهندسة البشرية العصبية", "english_description": "The application of neuroscience to ergonomics for optimizing human-computer interaction and performance.", "arabic_description": "تطبيق علوم الأعصاب في مجال الهندسة البشرية لتحسين التفاعل بين الإنسان والحاسوب والأداء العام.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 259, "english_term": "Neuroethics", "arabic_term": "أخلاقيات العلوم العصبية", "english_description": "A field of study that addresses the profound ethical, legal, and social implications arising from advances in neuroscience and the application of neurotechnologies.[17] Neuroethics examines critical issues such as the privacy and security of neural data, personal identity and agency when thoughts can be decoded, the potential for cognitive enhancement versus therapy, and ensuring equitable access to these transformative technologies.[15, 18, 19]", "arabic_description": "مجال دراسي يُعنى بالمسائل الأخلاقية والقانونية والاجتماعية الناتجة عن التقدّم في علوم الأعصاب وتطبيقات التكنولوجيا العصبية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 261, "english_term": "Neurofeedback", "arabic_term": "الارتجاع العصبي", "english_description": "A therapeutic and performance-enhancement technique in which individuals learn to self-regulate their own brain activity by receiving real-time feedback from their neural signals, typically measured with EEG.[83] By presenting a user with a visual or auditory representation of their brainwaves, neurofeedback systems can train them to increase or decrease specific patterns of activity, a method used to improve attention, promote relaxation, and treat conditions like ADHD.[84, 85]", "arabic_description": "تقنية علاجية وتحسينية في الأداء يتعلم فيها الأفراد تنظيم نشاطهم الدماغي ذاتيًا عبر تلقي تغذية راجعة فورية من إشاراتهم العصبية،", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 149, "english_term": "neurofeedback", "arabic_term": "الارتجاع العصبي", "english_description": "A type of biofeedback that provides immediate feedback from a computer-based program that assesses a user's brain activity.", "arabic_description": "نوع من الارتجاع البيولوجي يوفر تغذية راجعة فورية من برنامج حاسوبي يقوم بتقييم نشاط دماغ المستخدم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 251, "english_term": "neurological safety", "arabic_term": "السلامة العصبية", "english_description": "Assurance that the BCI systems and its associated procedures will not cause harm to neurological functions of the user", "arabic_description": "التأكيد على أن أنظمة الترابط الدماغي الحاسوبي والإجراءات المرتبطة بها لن تسبب أي ضرر للوظائف العصبية للمستخدم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 154, "english_term": "neuromodulation", "arabic_term": "التعديل العصبي", "english_description": "A method that alters nerve activity by delivering electrical or chemical signals to specific parts of the nervous system.", "arabic_description": "طريقة تعمل على تغيير أو ضبط النشاط العصبي من خلال إرسال إشارات كهربائية أو كيميائية إلى أجزاء محددة من الجهاز العصبي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 159, "english_term": "Neuroplasticity", "arabic_term": "اللدونة العصبية", "english_description": "The brain's inherent ability to reorganize its structure and function in response to experience. This is the fundamental neural mechanism that allows a user to learn to control a BCI.", "arabic_description": "قدرة الدماغ الفطرية على إعادة تنظيم بنيته ووظائفه استجابةً للتجارب.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 240, "english_term": "neuroprosthetic", "arabic_term": "الأطراف\/الأجهزة العصبية الاصطناعية", "english_description": "biomedically engineered device linked to the peripheral or central nervous system to enhance cognitive, motor, or sensory abilities.", "arabic_description": "جهاز مصمم هندسياً وحيوياً يتم ربطه بالجهاز العصبي المحيطي أو المركزي لتعزيز القدرات الإدراكية، أو الحركية، أو الحسية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 267, "english_term": "Neurorights", "arabic_term": "الحقوق العصبية", "english_description": "The legal and ethical rights related to freedom of thought, personal identity, and the protection of neural data.", "arabic_description": "الحقوق القانونية والأخلاقية المرتبطة بحرية الفكر، والهوية الشخصية، وحماية البيانات العصبية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 241, "english_term": "neurorobotics", "arabic_term": "الروبوتات العصبية", "english_description": "A multidisciplinary field consisting of the science and technology of embodied autonomous neural systems.", "arabic_description": "مجال متعدد التخصصات يشمل علم وتكنولوجيا الأنظمة العصبية المستقلة ذات التجسيد المادي (الروبوتات).", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 153, "english_term": "neurostimulation", "arabic_term": "التحفيز العصبي", "english_description": "A method that directly stimulates nerves via electrical impulses. It typically targets pain relief, and nerves are only stimulated, not inhibited.", "arabic_description": "طريقة لتحفيز الأعصاب مباشرة عن طريق النبضات الكهربائية، وتهدف عادةً إلى تخفيف الألم. في هذا النوع، يتم تحفيز الأعصاب فقط ولا يتم تثبيطها", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 258, "english_term": "Neurotechnology", "arabic_term": "التكنولوجيا العصبية", "english_description": "An umbrella term for any method, system, or electronic device that interfaces with the nervous system to monitor, record, modulate, or otherwise influence neural activity.[4, 5] Neurotechnology encompasses a broad spectrum of tools and applications, ranging from non-invasive research instruments and clinical therapies to direct-to-consumer wellness devices.[6, 7]", "arabic_description": "مصطلح شامل يُستخدم للإشارة إلى أي وسيلة أو نظام أو جهاز إلكتروني يتفاعل مع الجهاز العصبي من أجل مراقبة النشاط العصبي أو تسجيله أو تعديله أو التأثير عليه بطرق مختلفة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 17, "english_term": "non-invasive brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي غير التداخلي\/ غير الغازي", "english_description": "A BCI system in which neural activities are recorded using sensors that rest outside the skull (on the scalp), requiring no surgery or implanted devices.", "arabic_description": "نظام يتم فيه تسجيل الأنشطة العصبية باستخدام مجسات توضع خارج الجمجمة (فوق فروة الرأس)، دون الحاجة إلى جراحة أو زرع أجهزة داخل الجسم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 278, "english_term": "Non-Maleficence", "arabic_term": "مبدأ عدم الإيذاء", "english_description": "An ethical principle requiring the avoidance of harm to research participants or users.", "arabic_description": "مبدأ أخلاقي يفرض تجنّب إلحاق الأذى بالمشاركين في الأبحاث أو المستخدمين", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 228, "english_term": "Notch Filter", "arabic_term": "المرشح الكابح للتردد المحدد", "english_description": "A filter designed to remove a specific frequency (often line noise, e.g., 50\/60 Hz) from EEG data.", "arabic_description": "مرشح يُستخدم لإزالة تردد محدد.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 141, "english_term": "Oddball", "arabic_term": "نموذج المنبّه الشاذ", "english_description": "Sequence of frequent and infrequent stimuli to evoke specific potentials (e.g., P300).", "arabic_description": "تسلسل من المحفزات المتكررة والنادرة يُستخدم لاستثارة جهود دماغية محددة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 107, "english_term": "Offset", "arabic_term": "انتهاء الحدث (أو لحظة التوقف)", "english_description": "The ending time point of stimulus or event presentation in a trial.", "arabic_description": "لحظة انتهاء عرض المحفّز أو الحدث خلال التجربة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 176, "english_term": "Online Adaptation", "arabic_term": "التكيّف الفوري (أو أثناء التشغيل)", "english_description": "Instant adjustment of model parameters or signals during operation to compensate for physiological or technical changes.", "arabic_description": "التعديل الفوري لمعلمات النماذج أو الإشارات أثناء التشغيل لتعويض التغيرات الفسيولوجية أو التقنية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 300, "english_term": "Online Learning", "arabic_term": "التعلّم الفوري (أو أثناء التشغيل)", "english_description": "Updating model parameters in real-time as new brain data arrives during active use.", "arabic_description": "تحديث معلمات النموذج في الوقت الحقيقي مع وصول بيانات دماغية جديدة أثناء الاستخدام.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 106, "english_term": "Onset", "arabic_term": "بدء الحدث (أو لحظة الانطلاق)", "english_description": "The initial time point of stimulus or event presentation during a trial.", "arabic_description": "لحظة بدء عرض المحفّز أو الحدث خلال التجربة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 152, "english_term": "open-loop", "arabic_term": "الحلقة المفتوحة", "english_description": "A characteristic of a system whose control action is independent of the output of the task", "arabic_description": "خاصية للنظام يكون فيها إجراء التحكم مستقلاً تماماً عن مخرجات المهمة؛ أي أن النظام لا يراقب النتائج لتعديل أفعاله.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 109, "english_term": "operating protocol", "arabic_term": "بروتوكول التشغيل", "english_description": "A set of specific rules and procedures that define how the brain-computer interface (BCI) interacts with the subject and its environment.", "arabic_description": "مجموعة من القواعد والإجراءات المحددة التي تحدد كيفية تفاعل ترابط الدماغ الحاسوبي مع المفحوص ومع بيئته المحيطة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 167, "english_term": "Optogenetic Stimulation", "arabic_term": "التحفيز البصري الوراثي", "english_description": "Activation or modulation of specific neural circuits using light-responsive proteins, with emerging BCI applications.", "arabic_description": "تنشيط أو تعديل الدوائر العصبية المحددة باستخدام بروتينات تستجيب للضوء.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 215, "english_term": "Outlier detection", "arabic_term": "كشف القيم الشاذة", "english_description": "Identifying rare or abnormal neural patterns that may distort analysis or signal classification.", "arabic_description": "طريقة إحصائية للكشف عن الأنماط النادرة أو الشاذة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 214, "english_term": "overlap", "arabic_term": "التداخل", "english_description": "The amount of time overlap between two events.", "arabic_description": "مقدار التقاطع الزمني بين حدثين.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 255, "english_term": "overuse", "arabic_term": "الإفراط في الاستخدام", "english_description": "Excessive use of the BCI systems", "arabic_description": "الاستخدام المفرط لأنظمة الترابط الدماغي الحاسوبي", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 131, "english_term": "P300", "arabic_term": "موجة P300", "english_description": "A positive event-related potential caused by a cognitive process, appearing approximately 300 milliseconds after a stimulus.", "arabic_description": "جهد مرتبط بالحدث (ERP) موجب الشحنة، ينتج عن عملية إدراكية ويظهر تقريباً بعد 300 ملي ثانية من ظهور المحفز.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 132, "english_term": "P300 speller", "arabic_term": "مُحرر P300", "english_description": "", "arabic_description": "نظتم ترابط دماغي حاسوبي يعرض للمستخدم مصفوفة من الرموز الأبجدية الرقمية، وتقوم بترجمة اختيار المستخدم من خلال تفسير موجة P300 في الأنشطة العصبية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 139, "english_term": "Paradigms", "arabic_term": "النماذج التجريبية", "english_description": "Design frameworks or experimental approaches used to study brain responses and behavior in specific situations.", "arabic_description": "أطر تصميمية أو مناهج تجريبية تُستخدم لدراسة استجابات الدماغ والسلوك في مواقف محددة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 18, "english_term": "partially-invasive brain-computer interface, semi-invasive brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي نصف التداخلي\/ نصف الغازي", "english_description": "An invasive BCI system in which neural activities are recorded by sensors that are implanted inside the skull and rest outside the brain tissue (typically on the surface of the cerebral cortex", "arabic_description": "نظام ترابط دماغي حاسوبي تداخلي\/غازي يتم فيه تسجيل الأنشطة العصبية بواسطة مجسات تُزرع داخل الجمجمة ولكنها تستقر خارج نسيج الدماغ (عادةً فوق القشرة الدماغية مباشرة).", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 4, "english_term": "passive brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي السلبي", "english_description": "A BCI system that monitors spontaneous (involuntary) brain activity to assess the user's mental or emotional state (e.g., fatigue, focus, or stress) without the user trying to issue any commands.", "arabic_description": "نظام يراقب النشاط الدماغي التلقائي (اللاإرادي) لتقدير الحالة الذهنية أو العاطفية للمستخدم (مثل التعب، التركيز، أو الإجهاد) دون أن يحاول المستخدم إصدار أي أوامر.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 38, "english_term": "Passive Electrodes", "arabic_term": "الأقطاب غير الفعالة", "english_description": "Electrodes that lack a built-in amplifier, transmitting the raw neural signal directly to the main BCI system.", "arabic_description": "الأقطاب التي لا تحتوي على مضخِّم مدمج، وتنقل الإشارة العصبية الخام مباشرة إلى النظام الرئيسي لترابط الدماغ والحاسوب.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "System components", "category_ar": "مكونات النظام" }, { "id": 236, "english_term": "Peak Frequency", "arabic_term": "التردد الأقصى (أو تردد الذروة)", "english_description": "EEG feature identifying the frequency at which maximum signal power occurs, often related to cognitive states.", "arabic_description": "التردد الذي تُسجَّل عنده أعلى طاقة في الإشارة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 171, "english_term": "Personalized Modeling", "arabic_term": "النمذجة المخصّصة (أو النمذجة الفردية)", "english_description": "Algorithms or protocols that tailor stimulation patterns or feedback modalities to the individual’s neural characteristics.", "arabic_description": "خوارزميات أو بروتوكولات تُخصّص أنماط التحفيز أو قنوات التغذية الراجعة وفقًا للخصائص العصبية الفردية للمستخدم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 189, "english_term": "phase lag index (PLI)", "arabic_term": "مؤشر تأخر الطور", "english_description": "A measure that quantifies phase synchrony or the consistency of the phase difference between two signals, specifically designed to be invariant to common sources.", "arabic_description": "مقياس كمي للتزامن الطوري أو مدى ثبات فرق الطور بين إشارتين، مع استبعاد التزامن الناتج عن التوصيل الحجمي", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 188, "english_term": "phase locking value (PLV)", "arabic_term": "قيمة قفل الطور", "english_description": "A measure that quantifies the consistency of the phase difference between two signals over time.", "arabic_description": "مقياس كمي يحدد مدى ثبات فرق الطور بين إشارتين عصبيتين عبر الزمن.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 238, "english_term": "Phase-Amplitude Coupling (PAC)", "arabic_term": "اقتران الطور–السعة", "english_description": "EEG feature describing the relationship between the phase of low-frequency and amplitude of high-frequency oscillations.", "arabic_description": "مقياس يصف العلاقة بين طور التذبذبات منخفضة التردد وسعة التذبذبات عالية التردد في الدماغ.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 250, "english_term": "physical safety", "arabic_term": "السلامة الجسدية", "english_description": "Assurance that the BCI systems and its associated procedures will not cause physical harm to the user.", "arabic_description": "التأكيد على أن أنظمة الترابط الدماغي الحاسوبي والإجراءات المرتبطة بها لن تسبب أي ضرر جسدي للمستخدم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 134, "english_term": "physiological stress", "arabic_term": "الإجهاد الفسيولوجي", "english_description": "Observable and quantifiable bodily responses, particularly in neural activity patterns, due to perceived stressors, challenges, or strains.", "arabic_description": "استجابات جسدية يمكن ملاحظتها وقياسها كمياً، لا سيما في أنماط النشاط العصبي، الناتجة عن مسببات الإجهاد أو التحديات أو الضغوط المتصورة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 196, "english_term": "Pipeline", "arabic_term": "خط المعالجة (أو سلسلة مراحل المعالجة)", "english_description": "Sequential operations for filtering, feature extraction, and artifact removal in neural data.", "arabic_description": "سلسلة من العمليات المتتابعة لمعالجة الإشارة ( مثل ترشيح الإشارة واستخراج الميزات وإزالة التشويش من البيانات العصبية).", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 67, "english_term": "Positron Emission Tomography (PET)", "arabic_term": "التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني", "english_description": "Imaging technique that uses radioactive tracers to visualize brain metabolism and function at a molecular level.", "arabic_description": "تقنية تصوير تستخدم متتبعات مشعة لتصوير عمليات الأيض ووظائف الدماغ على المستوى الجزيئي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 234, "english_term": "Power Spectral Density (PSD)", "arabic_term": "كثافة القدرة الطيفية", "english_description": "EEG feature measuring the distribution of power across frequency bands, useful for analyzing neural rhythms.", "arabic_description": "مقياس يصف توزيع الطاقة عبر نطاقات التردد المختلفة", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 207, "english_term": "Preprocessing", "arabic_term": "المعالجة المسبقة", "english_description": "Initial set of techniques used to clean and standardize raw neural signals before advanced analysis (e.g., filtering, normalization).", "arabic_description": "مجموعة من الإجراءات الأولية لتنظيف وتوحيد الإشارات العصبية الخام.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 287, "english_term": "Privacy Impact Assessment", "arabic_term": "تقييم أثر الخصوصية", "english_description": "The level of understanding and awareness of neuroethical issues among developers, clinicians, and users.", "arabic_description": "عملية تقييم تهدف إلى تحديد كيفية تأثير تطبيق التقنية على خصوصية المستخدم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 34, "english_term": "processing unit", "arabic_term": "وحدة المعالجة", "english_description": "component that interprets signals received from the brain.", "arabic_description": "المكوّن الذي يفسّر الإشارات المستقبَلة من الدماغ.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "System components", "category_ar": "مكونات النظام" }, { "id": 163, "english_term": "Proprioceptive Feedback", "arabic_term": "التغذية الراجعة الحسّية العميقة (أو الحسّ الذاتي بالحركة)", "english_description": "Feedback using sensations of body position or movement, often used in motor rehabilitation BCIs for more natural control.", "arabic_description": "تغذية راجعة تعتمد على الإحساس بموقع أو حركة الجسم", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 138, "english_term": "Protocols", "arabic_term": "البروتوكولات", "english_description": "A set of organized procedures or rules that are followed during the conduct of an experiment or data collection to ensure consistency and reliability in the results.", "arabic_description": "مجموعة من الإجراءات أو القواعد المنظمة التي تُتبع أثناء إجراء التجربة أو جمع البيانات لضمان الاتساق والموثوقية في النتائج.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 252, "english_term": "psychological safety", "arabic_term": "السلامة النفسية", "english_description": "Assurance that the BCI systems and its associated procedures will not cause psychological harm to the user.", "arabic_description": "التأكيد على أن أنظمة الترابط الدماغي الحاسوبي والإجراءات المرتبطة بها لن تسبب أي ضرر نفسي للمستخدم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 70, "english_term": "Quantitative Electroencephalography (qEEG)", "arabic_term": "تخطيط الدماغ الكهربائي الكمي", "english_description": "A numerically intensive, computational analysis of EEG data using mathematical algorithms (such as Fourier or wavelet analysis) to quantify brain activity patterns, providing detailed brain mapping and diagnostic insights beyond traditional visual EEG interpretation.", "arabic_description": "تحليل حسابي متقدم لتخطيط الدماغ الكهربائي باستخدام خوارزميات رياضية لتكميم أنماط النشاط الدماغي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 87, "english_term": "Randomization", "arabic_term": "العشوائية (أو التوزيع العشوائي)", "english_description": "Assignment of subjects or sessions to conditions in a random manner to reduce bias.", "arabic_description": "توزيع عناصر التجربة على الشروط التجريبية بشكل عشوائي لتقليل الانحياز.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 180, "english_term": "rate coding", "arabic_term": "تشفير المعدل", "english_description": "A neural coding scheme where information is encoded in the frequency or rate of neuronal action potentials.", "arabic_description": "نظام للتشفير العصبي يتم فيه تمثيل المعلومات من خلال تردد أو معدل نبضات جهد الفعل (Action Potentials) التي تطلقها الخلية العصبية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 5, "english_term": "reactive brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي التفاعلي", "english_description": "A BCI system that relies on brain responses (reactions) to external stimuli, such as flashing lights or sounds.", "arabic_description": "نظام يعتمد على استجابة الدماغ (رد الفعل) تجاه محفزات خارجية مقصودة، مثل وميض الأضواء أو الأصوات.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 146, "english_term": "Readiness Potential (Bereitschaftspotential):", "arabic_term": "كمون الاستعداد", "english_description": "A slow build-up of electrical potential in the brain that precedes a person's voluntary movement. It's a key signal for BCIs that aim to predict movement intention.", "arabic_description": "تراكم بطيء للجهد الكهربائي في الدماغ يسبق الحركة الإرادية للشخص.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 296, "english_term": "Recurrent Neural Network (RNN)", "arabic_term": "الشبكة العصبية التكرارية", "english_description": "An architecture specialized for time-series analysis, often used for dynamic decoding of time-varying neural signals.", "arabic_description": "بنية متخصصة في تحليل التسلسلات الزمنية، تُستخدم غالبًا لفك الترميز الديناميكي للإشارات العصبية المتغيرة مع الزمن.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 101, "english_term": "Reference", "arabic_term": "القطب المرجعي (أو الإشارة المرجعية)", "english_description": "A stable electrode or signal used as the baseline comparison point for measured neural signals.", "arabic_description": "قطب كهربائي أو إشارة مستقرة تُستخدم كنقطة مقارنة مرجعية للإشارات العصبية المسجَّلة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 308, "english_term": "Regularization", "arabic_term": "التنظيم (أو التقييد لمنع فرط التعلّم)", "english_description": "Techniques aimed at preventing overfitting and ensuring model generalization in BCIs.", "arabic_description": "تقنيات تهدف إلى منع فرط التعلّم وضمان قدرة النماذج على التعميم في واجهات الدماغ والحاسوب.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 262, "english_term": "Rehabilitation", "arabic_term": "إعادة التأهيل", "english_description": "Using neurological techniques to stimulate neurological recovery or restore motor and cognitive functions.", "arabic_description": "استخدام التقنيات العصبية لتحفيز التعافي العصبي أو استعادة الوظائف الحركية والمعرفية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 293, "english_term": "Reinforcement Learning (RL)", "arabic_term": "التعلّم بالتعزيز", "english_description": "Reward-based training where a model learns to optimize performance based on feedback and neural responses.", "arabic_description": "تدريب قائم على نظام المكافأة، يتعلم فيه النموذج تحسين الأداء اعتمادًا على التغذية الراجعة والاستجابات العصبية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 142, "english_term": "Resting-State Recording", "arabic_term": "تسجيل حالة الراحة", "english_description": "Baseline acquisition without task engagement used for calibration and comparison.", "arabic_description": "تسجيل خط الأساس دون أداء مهمة، يُستخدم لأغراض المعايرة والمقارنة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 173, "english_term": "Reward Feedback", "arabic_term": "التغذية الراجعة التعزيزية (أو التغذية الراجعة بالمكافأة)", "english_description": "Positive reinforcement delivered to motivate neural adaptation and learning during BCI training sessions.", "arabic_description": "تعزيز إيجابي يُقدَّم لتحفيز التكيف العصبي والتعلّم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 277, "english_term": "Right to Mental Integrity", "arabic_term": "الحق في السلامة الذهنية", "english_description": "Protection from any manipulation of or interference with brain activity without explicit consent.", "arabic_description": "الحماية من أي تلاعب أو تدخل في نشاط الدماغ دون موافقة صريحة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 249, "english_term": "safety", "arabic_term": "السلامة", "english_description": "Assurance that the BCI systems and its associated procedures will not cause harm to or adverse effects on the user", "arabic_description": "التأكيد على أن أنظمة الترابط الدماغي الحاسوبي والإجراءات المرتبطة بها لن تسبب أي ضرر أو آثار سلبية للمستخدم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 275, "english_term": "Safety Standards", "arabic_term": "معايير السلامة", "english_description": "Formal procedures aimed at protecting user safety.", "arabic_description": "إجراءات رسمية تهدف إلى حماية سلامة المستخدمين.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 81, "english_term": "sampling rate, sampling frequency", "arabic_term": "معدل الاعتيان\/تردد الاعتيان", "english_description": "The number of samples of a signal taken per unit time, typically measured in Hertz", "arabic_description": "عدد العينات التي يتم أخذها من الإشارة خلال وحدة زمنية واحدة (عادةً ثانية واحدة)، ويُقاس بوحدة الهرتز", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 292, "english_term": "Semi-Supervised Learning", "arabic_term": "التعلّم شبه المُوجَّه", "english_description": "Combining small amounts of labeled data with large amounts of unlabeled data to improve a model's generalization capabilities.", "arabic_description": "دمج مجموعات بيانات معنونة صغيرة مع أخرى غير معنونة كبيرة لتحسين قدرة النموذج على التعميم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 25, "english_term": "sensor", "arabic_term": "المجس \/ المستشعر", "english_description": "A specific type of transducer that detects or measures a physical quantity and converts it into an electrical signal.", "arabic_description": "نوع من المحولات يقوم بالكشف عن كمية فيزيائية معينة أو قياسها وتحويلها إلى إشارة كهربائية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "System components", "category_ar": "مكونات النظام" }, { "id": 133, "english_term": "sensorimotor rhythm (SMR)", "arabic_term": "الإيقاع الحسي الحركي", "english_description": "n oscillation in electric or magnetic fields recorded over the sensorimotor cortex in specific frequency bands (typically 12-15 Hz).", "arabic_description": "اهتزاز في المجالات الكهربائية أو المغناطيسية يتم تسجيله فوق القشرة الحسية الحركية ضمن نطاقات ترددية محددة (عادةً ما بين 12 إلى 15 هيرتز).", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 195, "english_term": "Signal Acquisition", "arabic_term": "اكتساب الإشارة", "english_description": "The first stage of the BCI pipeline, which involves measuring the brain's raw physiological signals using a specific sensor modality.[3, 45] This process includes amplifying the very weak neural signals to a usable level, converting them from analog to digital form, and transmitting them to a computer for processing.[25]", "arabic_description": "المرحلة الأولى من خط معالجة ترابط الدماغ والحاسوب، وتشمل قياس الإشارات الفسيولوجية الخام للدماغ باستخدام نوع محدد من الحساسات.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 177, "english_term": "signal processing", "arabic_term": "معالجة الإشارات", "english_description": "The transformation, extraction, and classification of brain signals to interpret the user's intent and control an external device.", "arabic_description": "عملية تحويل واستخراج وتصنيف إشارات الدماغ لتفسير نية المستخدم والتحكم في جهاز خارجي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 227, "english_term": "Signal-to-Noise Ratio (SNR)", "arabic_term": "نسبة الإشارة إلى الضوضاء", "english_description": "A measure quantifying the strength of the neural signal relative to background noise.", "arabic_description": "مقياس يعبّر عن قوة الإشارة العصبية مقارنة بالضوضاء.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 68, "english_term": "Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT)", "arabic_term": "التصوير المقطعي المحوسب بانبعاث الفوتون المفرد", "english_description": "Nuclear imaging method detecting gamma rays to provide 3D functional information of brain blood flow and activity.", "arabic_description": "أسلوب تصوير نووي يعتمد على كشف أشعة غاما لتوفير معلومات ثلاثية الأبعاد عن تدفق الدم والنشاط الوظيفي في الدماغ.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 91, "english_term": "Single-Session Study", "arabic_term": "دراسة بجلسة واحدة", "english_description": "Experimental design where all data is acquired from a subject within a single session.", "arabic_description": "تصميم تجريبي تُجمع فيه جميع بيانات المشارك خلال جلسة واحدة فقط.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 54, "english_term": "Single-Unit Recording (SUR)", "arabic_term": "تسجيل الخلية العصبية المفردة", "english_description": "Signal acquisition from individual neurons via microelectrodes.", "arabic_description": "تقنية لتسجيل الإشارات العصبية من عصبون واحد باستخدام أقطاب دقيقة", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 124, "english_term": "somatosensory evoked potential (SEP)", "arabic_term": "الجهد المُثار الحسي الجسدي", "english_description": "An evoked potential in response to a tactile or proprioceptive stimulus.", "arabic_description": "جهد مُثار ينتج كاستجابة لمحفز لمسي أو محفز لاستقبال الحس العميق، مثل وخزة خفيفة أو تنبيه كهربائي بسيط للأعصاب الطرفية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 201, "english_term": "Source Localization", "arabic_term": "تحديد موقع المصدر العصبي", "english_description": "Reconstruction of neural signal origins using inverse modeling techniques.", "arabic_description": "إعادة بناء مصادر الإشارات العصبية باستخدام تقنيات النمذجة العكسية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 186, "english_term": "spatial domain analysis", "arabic_term": "تحليل المجال المكاني", "english_description": "Computing the physical layout or spatial distribution of brain activity as measured by sensors", "arabic_description": "حساب التخطيط الفيزيائي أو التوزيع المكاني لنشاط الدماغ كما تقيسه المستشعرات.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 225, "english_term": "Spatial Features", "arabic_term": "السمات المكانية", "english_description": "Features that reflect the distribution or pattern of neural activity across multiple electrodes or brain regions.", "arabic_description": "سمات تعبّر عن التوزيع أو النمط المكاني للنشاط العصبي عبر الأقطاب أو مناطق الدماغ.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 216, "english_term": "Spatial Filtering", "arabic_term": "الترشيح المكاني", "english_description": "Technique to enhance or isolate neural signals from specific brain regions, such as Laplacian or CSP filters.", "arabic_description": "تقنية لتحسين الإشارات العصبية أو عزلها من مناطق دماغية محددة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 237, "english_term": "Spectral Coherence", "arabic_term": "الاتساق الترددي (أو التوافق الطيفي)", "english_description": "EEG feature evaluating the functional connectivity between two brain regions by measuring frequency synchronization.", "arabic_description": "مقياس للترابط الوظيفي بين منطقتين دماغيتين عبر تزامن التردد.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 21, "english_term": "speech brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي للكلام", "english_description": "A BCI system that captures and decodes neural signals related to user thoughts intended to be articulated but which cannot be vocalized, translating them into text or synthetic speech.", "arabic_description": "نظام يلتقط ويفك تشفير الإشارات العصبية المرتبطة بأفكار المستخدم التي ينوي النطق بها ولكن لا يمكنه إخراجها صوتياً، لتحويلها إلى نص أو صوت اصطناعي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 181, "english_term": "spike count rate", "arabic_term": "معدل تعداد النبضات", "english_description": "A measure of the average firing rate of a neuron in a specific time interval", "arabic_description": "مقياس لمتوسط معدل إطلاق الخلية العصبية للنبضات خلال فترة زمنية محددة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 115, "english_term": "spike train", "arabic_term": "سلسلة النبضات", "english_description": "A sequence of action potentials (spikes) that a single neuron produces over time.", "arabic_description": "تتابع أو تسلسل من جهود الفعل (Spikes) التي تنتجها خلية عصبية واحدة بمرور الوقت.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 223, "english_term": "Statistical Features", "arabic_term": "السمات الإحصائية", "english_description": "Numerical measures (mean, variance, kurtosis, skewness, etc.) that describe key characteristics of signal data.", "arabic_description": "سمات عددية (مثل المتوسط، التباين، الالتواء، التفرطح) تصف الخصائص الإحصائية الرئيسية للبيانات العصبية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 122, "english_term": "steady state auditory evoked potential (SSAEP)", "arabic_term": "الجهد المُثار سمعياً للحالة المستقرة", "english_description": "An auditory evoked potential in response to repetitive audio stimuli. It is produced when the auditory system is stimulated at a rapid and constant rate, generating a continuous oscillatory response that matches the stimulus frequency.", "arabic_description": "جهد مُثار سمعي ينتج كاستجابة لمحفزات صوتية متكررة بمعدل سريع وثابت، حيث يولد الدماغ استجابة اهتزازية مستمرة تتطابق مع تردد المحفز السمعي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 125, "english_term": "steady state somatosensory evoked potential (SSSEP)", "arabic_term": "الجهد المُثار الحسي الجسدي للحالة المستقرة", "english_description": "A somatosensory evoked potential measured during selective attention tasks, generated by repetitive tactile stimuli (like mechanical vibration) at a constant frequency.", "arabic_description": "نوع من الجهود المُثارة الحسية الجسدية يتم قياسه أثناء مهام الانتباه الانتقائي، حيث ينتج عن تحفيز حسي متكرر (مثل الاهتزاز الميكانيكي على الجلد) بتردد ثابت.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 119, "english_term": "steady state visual evoked potential (SSVEP)", "arabic_term": "الجهد المُثار بصرياً للحالة المستقرة", "english_description": "A visual evoked potential in response to repetitive stimuli with a light source flickering at a constant frequency.", "arabic_description": "جهد مُثار بصري ينتج كاستجابة لمحفزات بصرية متكررة من مصدر ضوئي يومض بتردد ثابت.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 78, "english_term": "stimulus", "arabic_term": "المحفز \/ المنبه", "english_description": "An event or signal presented to the subject to elicit a specific response, used to make inferences about various cognitive processes.", "arabic_description": "حدث أو إشارة يتم تقديمها للمفحوص لاستثارة استجابة محددة، ويستخدم للاستدلال على العمليات المعرفية المختلفة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 199, "english_term": "Structrual Connectivity", "arabic_term": "الترابط البنيوي", "english_description": "Directional, causal influence among neural signals estimated by models like Granger causality.", "arabic_description": "علاقات الترابط القائمة على البنية التشريحية للقشرة المخيّة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 47, "english_term": "Structural magnetic resonance imaging (sMRI)", "arabic_term": "التصوير بالرنين المغناطيسي البنيوي", "english_description": "An imaging technique used to study the physical anatomy of the brain. It provides high-resolution images of white matter, gray matter, and cerebrospinal fluid, allowing for the measurement of tissue volume and cortical thickness.", "arabic_description": "تقنية تصوير تُستخدم لدراسة التشريح الشكلي للدماغ، حيث توفر صوراً عالية الدقة للمادة البيضاء، والمادة الرمادية، والسائل الدماغي الشوكي، مما يسمح بقياس حجم الأنسجة وسماكة القشرة الدماغية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": null, "category_ar": null }, { "id": 71, "english_term": "subject", "arabic_term": "المفحوص \/ الخاضع للتجربة", "english_description": "A person about whom an investigator obtains information for study and analysis.", "arabic_description": "الشخص الذي يحصل الباحث على معلومات عنه لغرض الدراسة والتحليل.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 69, "english_term": "Superconducting Quantum Interference Devices (SQUIDs)", "arabic_term": "أجهزة التداخل الكمي فائقة التوصيل", "english_description": "Ultra-sensitive magnetometers used in MEG systems to detect extremely weak magnetic fields generated by neuronal activity.", "arabic_description": "مجسات مغناطيسية فائقة الحساسية تُستخدم في أنظمة تخطيط الدماغ المغناطيسي (MEG) لاكتشاف المجالات المغناطيسية الضعيفة جدًا الناتجة عن النشاط العصبي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 290, "english_term": "Supervised Learning", "arabic_term": "تعلُّم موجَّه", "english_description": "A type of ML that uses labeled datasets to train models for prediction or classification tasks.", "arabic_description": "نوع من تعلُّم الآلة يستخدم مجموعة بيانات مُسمّّاة لتدريب نموذج للتنبؤ أو التصنيف.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 303, "english_term": "Support Vector Machine (SVM)", "arabic_term": "آلة المتجهات الداعمة", "english_description": "A classic supervised learning algorithm used to separate mental states via optimal separating hyperplanes.", "arabic_description": "خوارزمية تعلم موجّه كلاسيكية تُستخدم لفصل الحالات الذهنية عبر مستويات فصل مثالية (Hyperplanes).", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 7, "english_term": "synchronous brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي المتزامن", "english_description": "A BCI system that operates within predefined time windows, where the user must issue commands only when prompted by the system (based on a specific cue or trigger).", "arabic_description": "نظام يعمل ضمن فترات زمنية محددة مسبقاً، حيث يجب على المستخدم إصدار الأوامر فقط عندما يطلب النظام ذلك (بناءً على إشارة أو وميض محدد).", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 126, "english_term": "tactile evoked potential (TEP)", "arabic_term": "الجهد المُثار اللمسي", "english_description": "A specific type of somatosensory evoked potential (SEP) that is evoked by tactile stimuli, such as touch or vibration.", "arabic_description": "نوع من الجهد المُثار الحسي الجسدي ينتج تحديداً عن المحفزات اللمسية، مثل اللمس المباشر أو الاهتزاز الميكانيكي على الجلد.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 162, "english_term": "Tactile Feedback", "arabic_term": "التغذية الراجعة اللمسية", "english_description": "Feedback given via physical sensations (e.g., vibration, touch) to enhance awareness or control in BCI tasks.", "arabic_description": "تغذية راجعة تُقدَّم من خلال إحساس جسدي (مثل الاهتزاز أو اللمس).", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 108, "english_term": "Target-Target Interval (TTI)", "arabic_term": "الفاصل الزمني بين الأهداف", "english_description": "The time interval between successive target stimuli during an experiment, affecting attention and response.", "arabic_description": "الفاصل الزمني بين المحفزات الهدفية المتتالية أثناء التجربة، وهو عامل يؤثر في الانتباه وسرعة الاستجابة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 95, "english_term": "Task Cue", "arabic_term": "إشارة المهمة (أو محفّز المهمة)", "english_description": "An explicit prompt (auditory or visual) instructing the subject what mental or motor activity to perform.", "arabic_description": "إشارة واضحة (سمعية أو بصرية) تُوجّه المشارك لأداء نشاط ذهني أو حركي محدد.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 246, "english_term": "telehealth", "arabic_term": "الصحة عن بُعد", "english_description": "he use of digital technology to deliver healthcare services remotely.", "arabic_description": "استخدام التكنولوجيا الرقمية لتقديم خدمات الرعاية الصحية عن بُعد.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 245, "english_term": "telemedicine", "arabic_term": "الطب عن بُعد", "english_description": "The use of telecommunications technologies to deliver medical, diagnostic, and treatment-related services.", "arabic_description": "استخدام تقنيات الاتصالات لتقديم الخدمات الطبية، والتشخيصية، والخدمات المتعلقة بالعلاج.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 185, "english_term": "temporal domain analysis", "arabic_term": "تحليل المجال الزمني", "english_description": "Observing how the amplitude or value of the neural signals changes as a function of time.", "arabic_description": "مراقبة كيفية تغير سعة أو قيمة الإشارات العصبية كدالة في الزمن (أي تتبع تطور الإشارة لحظة بلحظة على طول المحور الزمني).", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 224, "english_term": "Temporal Features", "arabic_term": "السمات الزمنية", "english_description": "Features derived from changes or patterns in neural signal amplitude over time (e.g., peak latency, duration).", "arabic_description": "سمات مشتقة من التغيرات الزمنية أو شكل الإشارة، مثل زمن الذروة أو مدّة الاستجابة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 217, "english_term": "Time-domain Feature", "arabic_term": "السمة في المجال الزمني", "english_description": "Numeric features directly calculated from signal amplitude fluctuations over time.", "arabic_description": "سمة عددية تُستخرج مباشرة من تقلبات الإشارة عبر الزمن.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 197, "english_term": "Time–Frequency Analysis \/ Temporal-Spectral Analysis", "arabic_term": "التحليل الزمني–الترددي", "english_description": "Combined temporal and spectral decomposition for understanding dynamic neural patterns.", "arabic_description": "تحليل زمني–ترددي مشترك يُستخدم لفهم الأنماط العصبية الديناميكية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 200, "english_term": "Topographic Mapping", "arabic_term": "الخرائط الطبوغرافية", "english_description": "Visual representation of spatial brain activation (e.g., EEG scalp map).", "arabic_description": "تمثيل بصري لتوزيع النشاط الدماغي المكاني.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 52, "english_term": "Transcranial Magnetic Stimulation (TMS)", "arabic_term": "التحفيز المغناطيسي عبر الجمجمة", "english_description": "A non-invasive neuromodulation technique that uses a powerful magnetic coil placed against the scalp to induce a small, localized electrical current in the underlying brain tissue.[90] This induced current can temporarily excite or inhibit neural activity in the targeted cortical region, making TMS a valuable tool for both neuroscience research and as a therapeutic treatment for conditions such as depression.[91, 92]", "arabic_description": "تقنية تعديل عصبي غير تداخلية تستخدم ملفًا مغناطيسيًا قويًا يوضع على فروة الرأس لتحفيز تيار كهربائي صغير وموضعي في نسيج الدماغ مقابل موقع التحفيز. يمكن لهذا التيار المستحث أن يُنشّط أو يُثبّط النشاط العصبي مؤقتًا في المنطقة القشرية المستهدفة، مما يجعل التحفيز المغناطيسي عبر الجمجمة أداةً مهمة في أبحاث علوم الأعصاب وفي العلاج السريري لحالات مثل الاكتئاب.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 166, "english_term": "Transcranial Magnetic Stimulation (TMS)", "arabic_term": "التحفيز المغناطيسي عبر الجمجمة", "english_description": "Noninvasive method using magnetic fields for stimulating neural tissue, integrated with BCIs for therapy or research.", "arabic_description": "طريقة غير تداخليّة تستخدم المجالات المغناطيسية لتحفيز النسيج العصبي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 24, "english_term": "transducer", "arabic_term": "المحول", "english_description": "A device that converts brain signals into electrical signals (for recording) or vice versa (for stimulation).", "arabic_description": "جهاز يقوم بتحويل إشارات الدماغ إلى إشارات كهربائية (في حالة التسجيل) أو العكس (في حالة التحفيز).", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "System components", "category_ar": "مكونات النظام" }, { "id": 299, "english_term": "Transfer Learning", "arabic_term": "التعلّم بالنقل", "english_description": "Reusing models pre-trained on one user or dataset to enhance decoding performance in another, reducing calibration time.", "arabic_description": "إعادة استخدام النماذج المدربة مسبقًا على مستخدم أو مجموعة بيانات لتحسين أداء فك الترميز في أخرى، مما يقلل زمن المعايرة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 318, "english_term": "Transfer Learning", "arabic_term": "التعلّم بالنقل", "english_description": "A machine learning technique where a model trained on one user or session is adapted for use on a new user or session. This helps to significantly reduce calibration time.", "arabic_description": "تقنية تعلم آلي يُعاد فيها استخدام نموذج مدرَّب على مستخدم أو جلسة سابقة ليُكيَّف مع مستخدم جديد أو جلسة جديدة، لتقليل زمن المعايرة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 120, "english_term": "transient visual evoked potential", "arabic_term": "الجهد المُثار بصرياً العابر", "english_description": "A visual evoked potential that occurs at a relatively low rate, where the neural response appears as a discrete pulse for each individual stimulus.", "arabic_description": "جهد مُثار بصري يحدث بمعدل تكرار منخفض نسبياً، حيث تظهر الاستجابة العصبية كنبضة منفصلة لكل محفز على حدة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 270, "english_term": "Transparency", "arabic_term": "الشفافية", "english_description": "Making information clear and understandable for all involved parties.", "arabic_description": "جعل المعلومات واضحة ومفهومة لجميع الأطراف المعنية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 73, "english_term": "trial", "arabic_term": "المحاولة\/التجربة", "english_description": "A specific instance of a procedure or task performed by a subject during a session", "arabic_description": "حالة محددة أو وحدة زمنية واحدة من إجراء أو مهمة يقوم بها المفحوص أثناء جلسة العمل.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 75, "english_term": "trial session", "arabic_term": "جلسة المحاولات\/التجارب", "english_description": "A specific period during which a subject engages in study activities", "arabic_description": "فترة زمنية محددة يشارك خلالها المفحوص في أنشطة الدراسة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 57, "english_term": "Ultrasound Neuromodulation", "arabic_term": "التعديل العصبي بالموجات فوق الصوتية", "english_description": "Emerging technique using focused ultrasound waves to modulate brain activity non-invasively with high spatial precision.", "arabic_description": "تقنية ناشئة تستخدم الموجات فوق الصوتية المركَّزة لتعديل نشاط الدماغ بشكل غير تداخلي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 10, "english_term": "unidirectional brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي أحادي الاتجاه", "english_description": "A BCI system that allows information to flow in only one direction; either from the brain to the device (for control) or from the device to the brain (for stimulation), without an immediate feedback loop within the same system.", "arabic_description": "نظام يتيح تدفق المعلومات في اتجاه واحد فقط؛ إما من الدماغ إلى الجهاز (للتحكم) أو من الجهاز إلى الدماغ (للتحفيز)، دون وجود حلقة تغذية راجعة فورية داخل نفس النظام.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 291, "english_term": "Unsupervised Learning", "arabic_term": "التعلّم غير المُوجَّه", "english_description": "Discovering hidden patterns or groupings in unlabeled brain activity data.", "arabic_description": "اكتشاف الأنماط أو التجمعات الخفية في بيانات النشاط الدماغي غير المعنونة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "AI and Machine Learning", "category_ar": "AI and Machine Learning" }, { "id": 72, "english_term": "user", "arabic_term": "المستخدم", "english_description": "A person that is using a brain-computer interface (BCI) product or service.", "arabic_description": "الشخص الذي يستخدم منتجاً أو خدمة خاصة بترابط الدماغ الحاسوبي", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 273, "english_term": "User Autonomy", "arabic_term": "استقلالية المستخدم", "english_description": "Respecting the freedom of participants to make their own decisions regarding participation and data usage.", "arabic_description": "احترام حرية المشاركين في اتخاذ قراراتهم بشأن المشاركة واستخدام بياناتهم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Ethical Governance", "category_ar": "Ethical Governance" }, { "id": 164, "english_term": "Vibrotactile Feedback", "arabic_term": "التغذية الراجعة الاهتزازية اللمسية", "english_description": "Subtype of tactile feedback using vibration actuators to convey information about system state or user actions.", "arabic_description": "نوع فرعي من التغذية الراجعة اللمسية يستخدم المحرّكات الاهتزازية لنقل معلومات حول حالة النظام أو أفعال المستخدم.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 243, "english_term": "virtual reality (VR)", "arabic_term": "الواقع الافتراضي", "english_description": "A reality-based interactive technology in which the user is immersed in a completely simulated digital environment.", "arabic_description": "تكنولوجيا تفاعلية قائمة على الواقع، يتم فيها غمر المستخدم بالكامل في بيئة رقمية محاكية تماماً.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 118, "english_term": "visual evoked potential (VEP)", "arabic_term": "الجهد المُثار بصرياً", "english_description": "An evoked potential in response to visual stimuli. They are specific patterns of electrical activity measured typically over the occipital region of the scalp, representing the brain's processing of the visual stimulus.", "arabic_description": "جهد مُثار ينتج كاستجابة للمحفزات البصرية، وهي أنماط محددة من النشاط الكهربائي تُقاس عادةً فوق المنطقة القذالية في مؤخرة الرأس، حيث تمثل معالجة الدماغ للمعلومات البصرية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Protocols and paradigms", "category_ar": "Protocols and paradigms" }, { "id": 160, "english_term": "Visual Feedback", "arabic_term": "التغذية الراجعة البصرية", "english_description": "Information delivered to the user through visual channels, such as screens or LEDs, indicating system status or outcomes.", "arabic_description": "معلومات تُقدَّم للمستخدم عبر القنوات البصرية.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Feedback and stimulations", "category_ar": "Feedback and stimulations" }, { "id": 60, "english_term": "Voltage-Sensitive Dye Imaging (VSDI)", "arabic_term": "التصوير بالأصباغ الحساسة للجهد الكهربائي", "english_description": "Optical imaging recording membrane potential changes across cortical surfaces in real time.", "arabic_description": "تصوير ضوئي يسجّل التغيّرات في جهد غشاء الخلايا العصبية عبر أسطح القشرة في الزمن الحقيقي باستخدام أصباغ حساسة للجهد الكهربائي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Modalities", "category_ar": "Modalities" }, { "id": 257, "english_term": "vulnerability", "arabic_term": "الثغرة الأمنية", "english_description": "Weakness of an asset or control that can be exploited by one or more threats.", "arabic_description": "ضعف في أحد الأصول أو في ضوابط الحماية يمكن استغلاله بواسطة تهديد واحد أو أكثر.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Applications", "category_ar": "التطبيقات" }, { "id": 96, "english_term": "Washout Period", "arabic_term": "فترة الغسل (أو فترة الإزالة بين الجلسات لتجنّب التداخل)", "english_description": "Time interval between successive sessions or conditions to minimize carryover effects.", "arabic_description": "فترة زمنية بين الجلسات أو الشروط المختلفة تُستخدم لتقليل التأثيرات المتبقية من التجربة السابقة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Experimental designs and setups", "category_ar": "Experimental designs and setups" }, { "id": 211, "english_term": "Wavelet Transform", "arabic_term": "التحويل بالمويجات", "english_description": "A time–frequency method enabling localized analysis of nonstationary brain signals by decomposing them at multiple scales.", "arabic_description": "تقنية تحليل زمني–ترددي تسمح بدراسة الإشارات غير المستقرة من خلال تحليلها على مقاييس متعددة.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" }, { "id": 22, "english_term": "wearable brain-computer interface, portable brain-computer interface", "arabic_term": "الترابط الدماغي الحاسوبي القابل للارتظاء", "english_description": "A BCI system designed to be worn on the body to detect, analyze, and utilize brain activity in near real-time, characterized by its compact size and mobility.", "arabic_description": "نظام مصمم ليتم ارتداؤه على الجسم للكشف عن نشاط الدماغ وتحليله والاستفادة منه في الوقت الفعلي تقريباً، ويتميز بصغر الحجم وسهولة التنقل.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Basic concepts and types", "category_ar": "المفاهيم والأنواع الأساسية" }, { "id": 35, "english_term": "Wet Electrodes", "arabic_term": "الأقطاب الرطبة", "english_description": "Traditional electrodes that require the application of a conductive gel or paste to the scalp to ensure a low-impedance (high-quality) electrical connection.[35]", "arabic_description": "الأقطاب التقليدية التي تتطلب وضع جل أو معجون موصل على فروة الرأس لضمان jتوصيل كهربائي منخفض الممانعة (عالي الجودة).", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "System components", "category_ar": "مكونات النظام" }, { "id": 209, "english_term": "Windowing", "arabic_term": "تقسيم الإشارة إلى نوافذ زمنية", "english_description": "Dividing continuous neural data into short segments (windows) for localized or real-time analysis.", "arabic_description": "تقسيم البيانات العصبية إلى مقاطع زمنية قصيرة (نوافذ) لتحليلها محليًا أو في الزمن الحقيقي.", "examples": [], "featured_publications": [], "code_snippets": [], "category_en": "Signal processing and analysis", "category_ar": "Signal processing and analysis" } ], "exported_at": "2026-04-04T00:45:43+00:00", "total": 323 }