RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Системы и средства информатики // Архив

Системы и средства информ., 2021, том 31, выпуск 2, страницы 36–46 (Mi ssi763)

Методы анализа данных электроэнцефалографии с применением сверточных и рекуррентных нейронных сетей

И. А. Шанин, С. А. Ступников

Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук

Аннотация: Современные методы анализа нейрофизиологических данных позволяют решать разнообразные задачи как в медицинской отрасли, так и в области построения интерфейсов «мозг–компьютер». В рамках данной работы были рассмотрены особенности решения задач анализа данных электроэнцефалографии (ЭЭГ) на примере задач детектирования артефактов и распознавания человеческих эмоций. Благодаря развитию алгоритмов на основе искусственных нейронных сетей, а также удешевлению промышленных интерфейсов эффективность и робастность современных методов анализа данных ЭЭГ приближается к уровню, достаточному для использования вне лабораторных условий. В работе предложены методы анализа данных ЭЭГ на основе сверточных и рекуррентных нейронных сетей, позволяющие добиться достаточно высокой точности классификации артефактов и распознавания эмоций на открытых наборах данных.

Ключевые слова: нейрофизиология, нейроинформатика, электроэнцефалография, анализ данных, нейронные сети, обнаружение артефактов в данных, детектирование эмоций.

Поступила в редакцию: 27.12.2020

DOI: 10.14357/08696527210204



© МИАН, 2024