Нейрокомпьютерный интерфейс
Материал из MachineLearning.
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:
- 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:
- 2018. Иван Наседкин, Галия Латыпова, Нестор Суходольский, Александр Шеменев Иван Бородулин: project. Использовались другие данные: Пальчики(описание), Пальчики(данные).
- 2019. Кудрявцева: project. Применены PLS, QPFS.
