Нейрокомпьютерный интерфейс

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Проекты)
(→Статьи)
Строка 36: Строка 36:
== Статьи ==
== Статьи ==
 +
* A.Eliseyev, T.Aksenova, 2014: [https://www.researchgate.net/publication/267291192_Stable_and_artifact-resistant_decoding_of_3D_hand_trajectories_from_ECoG_signals_using_the_generalized_additive_model Stable and artefact-resistant decoding of 3D hand trajectories from ECoG signals using the generalized additive model.]
 +
* A.Motrenko, V.Strijov, 2018: [https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417418304147 Multi-way feature selection for ECoG-based Brain-Computer Interface]

Версия 11:24, 28 ноября 2020

Нейрокомпьютерный интерфейс — система управления техническими устройствами (компьютером или экзо-скелетом) с помощью сигналов головного мозга. Основная часть интерфейса — прогностическая модель. Эта модель прогнозирует медленные сигналы, передаваемые на манипуляторы (частота изменения единицы Герц), по быстрым сигналам (частота изменения сотни Герц).

Содержание

Метод частных наименьших квадратов (метод проекций в скрытое пространство)

Разработки

Проекты

Статьи

Мультимодальные методы

Статьи

Выбор прогностической модели и снижение размерности пространства

Разработки

Проекты

Статьи

Прогнозирование по изменениям зоны возбуждения

Разработки

Проекты

В рамках курса Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов) были поставленны две задачи:

  • 17. Прогнозирование намерений. Исследование свойств локальных моделей при пространственном декодировании сигналов головного мозга. Задача: При построении систем нейрокомпьютерного интерфейса (brain-computer interface) используются простые, устойчивые модели. Важным этапом построения такой модели является построение адекватного признакового пространства. Ранее такая задача решалась с помощью выделения признаков из частотных характеристик сигналов. Данная задача ставилась 3 года, использовались данные NeuroTycho:
    • 2018. Наталия Болоболова, Алина Самохина, Шиянов Вадим: project. Применен стандартный PLS.
    • 2019. Маркин Валерий: project и project. Применен стандартный PLS, выполнено вейвлет-преобразование данных.
    • 2020. Филатов Андрей: project. Код такой же.
  • 18. Прогнозирование намерений. Построение оптимальной модели декодирования сигналов при моделировании нейрокомпьютерного интерфейса. Задача: Нейрокомпьютерный интерфейс (BCI) позволяет помочь людям с ограниченными возможностями вернуть их мобильность. По имеющемуся описанию сигнала прибора необходимо смоделировать поведение субъекта. Данная задача ставилась 2 года:

Статьи

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D1%84%D0%B5%D0%B9%D1%81»
Личные инструменты