И.И. ИВАНОВ НИИ нейрокибернетики им. А.Б. Когана ЮФУ

И.И. ИВАНОВ
НИИ нейрокибернетики им. А.Б. Когана ЮФУ, Ростов-на-Дону
shepelev@krinc.ru
КОМИТЕТ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ
ПАТТЕРНОВ МОЗГОВОЙ АКТИВНОСТИ ПО ДАННЫМ
ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММЫ
В работе предложен новый подход для поиска пространственновременных паттернов электроэнцефалограммы мозговой активности
мысленно выполняемых движений. В основе метода лежит
Ключевые слова: Комитет нейронных сетей, радиально-базисная
сеть, интерпретатор выходов, мозговой интерфейс, электроэнцефалограмма, мысленные движения.
Содержание практической задачи. Задача классификации электроэнцефалограммы мысленных движений …..
Метод поиска узловых точек многомерных спектров. Предлагается интерпретировать задачу с позиции …
Нейросетевая реализация метода. Для практической реализации
изложенного подхода предлагается использовать …
Результаты моделирования. В практических исследованиях были использованы данные электроэнцефалограммы движений левой и
правой рукой и фоновой электроэнцефалограммы, записанной в отсутствии каких-либо движений. …
Качественное сравнение с другими методами решения задачи.
Рассмотрим основные характеристики метода …
Выводы. В работе предложен новый подход …
Список литературы
1. Wolpaw J.R., Birbaumer N., McFarland D.J., Pfurtscheller G., Vaughan
T.M. Brain-computer interfaces for communication and control. // Clin. Neurophysiol. 2002. 113. Р. 767–791.
2. Morash V, Bai O, Furlani S, Lin P, Hallett M.Classifying EEG signals preceding right hand, left hand, tongue, and right foot movements and motor imageries.
// Clin Neurophysiol, 2008. Nov; 119(11). Р. 2570-2578.
3. Шепелев И.Е., Владимирский Б.М. Построение нейросетевого классификатора для интерфейса «мозг–компьютер». //Нейрокомпьютеры: разработка,
применение, 2010. №2. С. 4-10.
4. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. – 2-е изд. М.: Вильямс, 2006.