ИНТЕГРАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ КОМПОНЕНТЫ Р300 В ЭЭГ-СИГНАЛЕ ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ В НЕЙРОКОМПЬЮТЕРНОМ ИНТЕРФЕЙСЕ


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель исследования - разработка интегрального алгоритма распознавания вызванного потенциала (ERP-отклика) на целевой визуальный стимул и проверка работоспособности предложенного алгоритма на беспроводном 5-канальном электроэнцефалографе Emotiv Insight с «сухими» электродами. Материалы и методы. Объектами исследования были ЭЭГ-записи пяти испытуемых-добровольцев. В работе использовались беспроводной 5-канальный электроэнцефалограф Emotiv Insight с «сухими» электродами, самостоятельно разработанное ПО «©Speller», программная среда MathWork® MATLAB версии R2015a. Результаты. Разработанный интегральный алгоритм распознавания электрической активности коры головного мозга на предъявление целевого визуального стимула показывает достоверность распознавания от 71,5% до 90,6%, среднее значение - 80,1+7,2%. Заключение. Представленный алгоритм демонстрирует высокий уровень достоверности распознавания вызванного потенциала на целевой визуальный стимул, не требует больших вычислительных мощностей, сложных методов классификации и машинного обучения. Апробация предложенного алгоритма указывает на возможность применения электроэнцефалографа Emotiv Insight с «сухими» электродами в ней-рокомпьютерном интерфейсе.

Об авторах

С Н Агапов

ООО «IT Universe» (Самара)

Email: sergeyagapov@it-universe.ru
сотрудник лаборатории математической обработки биологической информации компании IT-Universe. офис 323, ул. Ерошевского, 3, г. Самара, 443086

В А Буланов

ООО «IT Universe» (Самара)

Email: vb@it-universe.ru
руководитель лаборатории математической обработки биологической информации компании IT-Universe.

А В Захаров

ФГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Минздрава России

Email: zakharov1977@mail.ru
к.м.н., доцент кафедры неврологии и нейрохирургии СамГМУ.

М С Сергеева

ФГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Минздрава России

Email: marsergr@yandex.ru
к.б.н., доцент кафедры физиологии с курсом БЖД и медицины катастроф

В Ф Пятин

ФГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Минздрава России

Email: pyatin_vf@list.ru
заведующий кафедрой физиологии с курсом БЖД и медицины катастроф, начальник отдела нейроинтерфейсов и прикладной нейрофизиологии ЦПИ «Информационные технологии в медицине», д.м.н., профессор.

Список литературы

  1. Пятин В.Ф., Колсанов А.В., Сергеева М.С., Захаров А.В., Антипов О.И., Коровина Е.С., Тюрин Н.Л., Глазкова Е.Н. Информационные возможности использования мю- и бета-ритмов ЭЭГ доминантного полушария в конструировании нейрокомпьютерного интерфейса. Фундаментальные исследования. 2015; 2(5):975-978. Доступно по: http://www. fundamental-research.ru/ru/article/view?id=36967. Ссылка активна на 21.08.2016 г
  2. Edlinger G, Allison BZ, Guger C. How many people can use a BCI system? Clinical Systems Neuroscience. 2015:33-66
  3. Birbaumer N, Hinterberger T, Kuebler A,. Neumann N. The thought-translation device (TTD): Neurobehavioral mechanisms and clinical outcome. IEEE Trans. NeuralSyst. Rehabil. Eng. 2003.vol. 11(2):120-123
  4. Norcia AM, Appelbaum LG, Ales JM, Cottereau BR, Rossion B. The steady-state visual evoked potential in vision research. A review, J. Vis., 2015, vol. 15 (6):4
  5. Luck SJ. An Introduction to the Event-Related Potential Technique. 2005, vol. 78(3)
  6. Krusienski DJ, Sellers EW, Cabestaing F, Bayoudh S, McFarland DJ, Vaughan TM, Wolpaw JR. A comparison of classification techniques for the P300 Speller. J. Neural Eng., 2006.vol. 3(4):299-305
  7. Sun S, Zhou J. A review of adaptive feature extraction and classification methods for EEG-based brain-computer interfaces. Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 2014:1746-1753
  8. Fazel-rezai R, Gavett S, Ahmad W, Rabbi A, Schneider E. A Comparison among Several P300 Brain-Computer Interface Speller Paradigms. Clin. EEG Neurosci. 2011.vol. 42(4):209-213

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Агапов С.Н., Буланов В.А., Захаров А.В., Сергеева М.С., Пятин В.Ф., 2016

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».