Рассматриваются вопросы применения интерфейсов мозг-компьютер в ассистивных технологиях, в частности для управления роботизированными устройствами. Неинвазивные интерфейсы мозг-компьютер строятся на основе обработки и классификации электроэнцефалографических сигналов, показывающих биоэлектрическую активность в различных зонах мозга. Системы на основе неинвазивных интерфейов мозг-компьютер после обучения способны декодировать электроэнцефалографические паттерны, соответствующие разным воображаемым движениям человека, а также паттерны, соответствующие различным аудиовизуальным стимулам. Сформулированы и приведены требования, которым должны отвечать интерфейсы мозг-компьютер, работающие в режиме реального времени, чтобы биологическая обратная связь была эффективна и мозг пользователя смог правильно ассоциировать ответы с событиями. Рассматривается процесс обработки электроэнцефалографических сигналов в неинвазивных интерфейсах мозг-компьютер, включающий пространственную и временную фильтрацию, удаление двигательных артефактов, выделение признаков и классификацию. Описываются и сравниваются классификаторы, основанные на методе опорных векторов, искусственных нейронных сетях и римановой геометрии. Показано, что такие классификаторы могут обеспечить точность 60-80% при распознавании от двух до четырех классов воображаемых движений в режиме реального времени по одной пробе. Приведены примеры использования таких классификаторов для управления роботизированными устройствами, помогающими здоровым людям лучше выполнять повседневные функции и улучшающими качество жизни людей с ограниченными возможностями. Проведены эксперименты по управлению роботизированной рукой с пятипалой кистью, мобильной сенсорной платформой и антропоморфным роботом. На основе полученных результатов исследования сформулированы задачи, которые нужно решить, чтобы применение технологии стало более эффективным.
В работе приводятся результаты классификации электроэнцефалографических (ЭЭГ) паттернов кинестетического воображения движений пальцами и кистью одной руки в заданном ритме на основе метода опорных векторов и разработанного комитета искусственных нейронных сетей. Показано, что точность попарной классификации ЭЭГ-паттернов воображаемых движений с использованием комитета искусственных нейронных сетей в среднем была выше, чем при использовании классификатора на основе метода опорных векторов. Выявлена возможность увеличения точности распознавания воображаемых движений мелкой моторики при использовании индивидуального подхода к выбору параметров классификации паттерна ЭЭГ сигнала.
1 - 2 из 2 результатов