|
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
Образец цитирования:
И. А. Шанин, С. А. Ступников, “Методы анализа данных электроэнцефалографии с применением сверточных и рекуррентных нейронных сетей”, Системы и средства информ., 31:2 (2021), 36–46
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ssi763 https://www.mathnet.ru/rus/ssi/v31/i2/p36
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 223 | PDF полного текста: | 420 | Список литературы: | 32 |
|