Войти / Регистрация
Корзина

  • Ваша корзина пуста
Войти / Регистрация
Корзина

  • Ваша корзина пуста

Статья «ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР: ОПЫТ ПОСТРОЕНИЯ, ИСПОЛЬЗОВАНИЯ И ВОЗМОЖНЫЕ ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ РАБОЧИХ ХАРАКТЕРИСТИК, "Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова"»

Авторы:
  • Волкова К.В.1
  • Дагаев Н. И.2
  • Киселёв А. С.3
  • Касумов В. Р.4
  • Александров М. В.5
  • Осадчий А.Е.6
стр. 504-520
Платно
1 Университет ИТМО, 197101 Санкт-Петербург, Россия, 2 Центр нейроэкономики и когнитивных исследований, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики"., 3 Московский физико-технический институт государственный университет., 4 Российский нейрохирургический научно-исследовательский институт им. проф. А. Л. Поленова (филиал СЗФМИЦ им. В. А. Алмазова)., 5 Российский нейрохирургический научно-исследовательский институт им. проф. А. Л. Поленова (филиал СЗФМИЦ им. В. А. Алмазова)., 6 Санкт-Петербургский государственный университет,
Ключевые слова:
  • мозг-компьютер интерфейс
  • ЭЭГ
  • ЭКоГ
  • глубинное обучение
  • сенсомоторный ритм
  • brain-computer interface
  • EEG
  • ECoG
  • deep learning
  • mu-rhythm
Аннотация:
Нейрокомпьютерные интерфейсы, или, как их принято называть в отечественной литературе, интерфейсы мозг-компьютер (ИМК), находят применение в ряде областей и имеют потенциал использования для решения как исследовательских, так и практических задач. В настоящее время ведутся пилотные исследования клинического применения ИМК в пост­инсультной нейрореабилитации [Frolov et al., 2013; Ang et al., 2010], кроме того, существует перспектива использования ИМК для непосредственного восстановления возможностей движения/коммуникации путём создания альтернативного канала обмена информацией с интеллектуальными протезами и окружающей средой. При работе с электрофизиологическими данными возникает необходимость обработки многомерных, нестационарных сигналов, которые отражают сложные физиологические процессы. Интерфейсы, основанные на неинвазивных технологиях регистрации активности головного мозга, до сих пор не обеспечивают надёжного информационного контакта с мозгом пользователя. Результаты нашего исследования показывают, что улучшение рабочих характеристик таких систем возможно за счёт построения новых алгоритмов машинного обучения, учитывающих физиологические и психоэмоциональные особенности использования ИМК. Разработка таких алгоритмов может вестись как в классической Байесовской парадигме, так и с использованием современных технологий глубинного обучения. Кроме того, создание методик физиологической интерпретации нелинейных решающих правил, найденных многослойными структурами, открывает новые перспективы автоматического и объективного извлечения знаний из данных нейрофизиологических экспериментов. Несмотря на всю привлекательность неинвазивных технологий, радикальное повышение пропускной способности коммуникационного канала ИМК и применение этой технологии для управления протезами возможно лишь при помощи инвазивных методов регистрации активности головного мозга. Электрокортикограмма (ЭКоГ) - наименее инвазивная из таких технологий, и в заключительной части работы мы демонстрируем возможность использования ЭКоГ для декодирования кинематических характеристик движения пальца.

Архивные статьи (2015 год и ранее) доступны для ознакомления бесплатно, для скачивания их необходимо приобрести. Для просмотра материалов необходимо зарегистрироваться и авторизоваться на сайте.

Чтобы приобрести доступ к материалу для юридического лица, пожалуйста, свяжитесь с администрацией портала с помощью формы обратной связи либо по электронному адресу libnauka@naukaran.com.  

Действия с материалами доступны только авторизованным пользователям.