Применение сверточных нейронных сетей для классификации мысленно проговариваемых команд по данным электроэнцефалограммыстатьяЭлектронная публикацияТезисы
Аннотация:Классификация сигналов электроэнцефалограммы (ЭЭГ) имеет большое значение для построения интерфейса «мозг-компьютер» (BCI). Область потенциального применения подобных технологий достаточно широка и включает такие направления, как нейропротезирование и роботизированные системы для людей с ограниченными возможностями. Для анализа и классификации сигналов мозга используются различные методы, исходными данными для которых являются сигналы ЭЭГ в разных отведенияхили комплекс сигналов одновременно от разных отведений. В данной статье представлены результаты аппробации методов машинного обучения в задаче классификации внутреннего проговаривания слов-действий с использованием сверточных нейронных сетей на основе данных электроэнцефалограммы. Выявлены значимые различия в компонентах, связанных с событием потенциалов между процессом восприятия и задачей проговаривания для различных структур мозга.
