Работы автора

В статье описывается разработанный программный сервис, предназначенный для автоматизации процесса предварительной обработки и фильтрации данных сигнала ЭЭГ с синхронизированной видеозаписью для анализа континуальных процессов мозга. Представление сигнала осуществляется в форме матрицы топографических карт распределения мощности сигнала по эпохам заданной длительности в заданных частотных диапазонах, позволяющей пользователю производить сравнительный анализ нескольких записей ЭЭГ во времени. Сервис предоставляет возможность детального анализа выбранного фрагмента записи, включающую оценку динамики изменения параметров фрагмента записи во времени. Сервис позволяет выполнять такой анализ с использованием синхронизированной видеозаписи участника с видеотрекингом его физиологических параметров, таких как частота дыхания, кровяное давление, пульс, насыщение крови кислородом, движения головы, открытость/закрытость рта и глаз. Данная аналитика обеспечивает гибкую систему фильтрации и предварительной обработки данных ЭЭГ. Апробация сервиса по обработке и анализу данных ЭЭГ выполнена на примере автоматизации метода распознавания медитативного состояния человека, характеризующегося направлением внимания в ощущения тела и абстрагированием от внешних стимулов.

В стремительно развивающейся цифровой эпохе интерфейсы человеко-машинного взаимодействия непрерывно совершенствуется. Традиционные методы взаимодействия с компьютером, такие как мышь и клавиатура, дополняются и даже заменяются более интуитивными способами, которые включают технологии отслеживания глаз. Обычные методы отслеживания глаз используют камеры, которые отслеживают направление взгляда, но имеют свои ограничения. Альтернативным и многообещающим подходом к отслеживанию глаз является использование электроэнцефалографии, техники измерения активности мозга. Исторически ЭЭГ была ограничена в основном лабораторными условиями. Однако мобильные и доступные устройства для ЭЭГ появляются на рынке, предлагая более универсальное и эффективное средство для регистрации биопотенциалов. В данной статье представлен метод локализации взгляда с использованием электроэнцефалографии, полученной с помощью мобильного регистратора ЭЭГ в виде носимой головной повязки (компании BrainBit). Это исследование направлено на декодирование нейрональных паттернов, связанных с разными направлениями взгляда, с использованием продвинутых методов машинного обучения, в частности, нейронных сетей. Поиск паттернов выполняется как с использованием данных, полученных с помощью носимых очков с камерой для отслеживания глаз, так и с использованием неразмеченных данных. Полученные в исследовании результаты демонстрируют наличие зависимости между движением глаз и ЭЭГ, которая может быть описана и распознана с помощью предсказательной модели. Данная интеграция мобильной технологии ЭЭГ с методами отслеживания глаз предлагает портативное и удобное решение, которое может быть применено в различных областях, включающих медицинские исследования и разработку более интуитивных компьютерных интерфейсов.