• ВХОД
  •  

    Полное описание


    Обухов, Сергей. Математическая модель нейрокомпьютерного интерфейса на основе анализа вызванных потенциалов p300 / С. А. Обухов, В. П. Степанов, И. В. Рудаков. - DOI 10.28995/2686-679X-2021-2-48-67. - Текст : непосредственный // Российский государственный гуманитарный университет. Вестник РГГУ. Серия "Информатика. Информационная безопасность. Математика" = RSUH/RGGU Bulletin. Series:Information Science. Information Security. Mathematics : научный журнал. - 2021. - N 2. - С. 48-67. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2686-679X.
    (Шифр в БД Р3832/2021/2)
    ГРНТИ УДК
    28.23004.8
    28.23.37004.032.26
    РУБ ИИ
    04.01
    07.09

    Рубрики:
    Искусственный интеллект
    Нейрокомпьютерный интерфейс
    Вызванные потенциалы
    Медицина

    Кл.слова (ненормированные): нейрокомпьютерный интерфейс -- нки -- вызванные потенциалы -- вп -- p300
    Аннотация: Метод вызванных потенциалов (ВП) использует регистрацию биоэлектрических реакций мозга в ответ на внешнее раздражение или при выполнении когнитивных задач. Целью работы является создание математической модели системы обнаружения и классификации вызванных потенциалов на электроэнцефалограмме (ЭЭГ). Основными проблемами машинного обнаружения ВП являются артефакты записи ЭЭГ и высокая изменчивость потенциалов. Предложен и реализован алгоритм обнаружения и классификации ВП, состоящий из трех этапов. На предварительном этапе для удаления шумов и неинформативных компонентов ЭЭГ используются частотно-временные и пространственные преобразования сигналов - набор частотных фильтров Баттерворта, линейная композиция и усреднение регистрируемых сигналов от различных сенсоров. На следующем этапе происходят непосредственная фиксация и усреднение вызванных потенциалов. На заключительном этапе для уменьшения размерности задачи производится формирование вектора информативных признаков. Параметризированный образ подается на вход бинарного классификатора. Для построения классификатора применяется метод опорных векторов. В ходе исследования проведена оптимизация регуляризационного параметра C классификатора с помощью оценки скользящего контроля. Предложенное решение применимо для организации человеко-машинного взаимодействия, в медицинских процедурах с биологической обратной связью.
    Доп. точки доступа:
    Степанов, Валерий Павлович
    Рудаков, Игорь Владимирович

    Экз-ры полностью Р3832/2021/2
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽