РАСПОЗНАВАНИЕ КОГНИТИВНЫХ ПОТЕНЦИАЛОВ НА ЦЕЛЕВЫЕ СТИМУЛЫ В ИНТЕРФЕЙСЕ «МОЗГ-КОМПЬЮТЕР» НА ОСНОВЕ АНСАМБЛЯ КЛАССИФИКАТОРОВ


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. К настоящему времени выполнено большое число исследований в области детектирования фокусов зрительного внимания человека посредством интерфейсов «мозг-компьютер» (ИМК) на основе волны Р300. Однако эти технологии все еще остаются медленными, поскольку для приемлемой точности детектирования волны Р300 требуют многократного предъявления целевых и нецелевых стимулов. В настоящей работе проверялась гипотеза о том, что ансамбль классификаторов, предварительно обученных каждый на своей выборке паттернов ЭЭГ, может детектировать реакции ЭЭГ на целевые стимулы быстрее, чем одинарный классификатор. Методы. 22 испытуемым добровольцам на экране монитора предъявлялись зрительные стимулы в виде кратковременно подсвечиваемых по отдельности 8 треугольников, расположенных по кругу (7,7 угл. град) вершинами к центру. Для детектирования реакций ЭЭГ использовались одиночные классификаторы и ансамбли классификаторов, построенных на основе алгоритма линейного дискриминанта Фишера. Результаты. Было показано, что для детектирования целевых реакций ЭЭГ применение ансамбля классификаторов обеспечивает в два раза большее быстродействие Р300 ИМК, чем посредством одинарных классификаторов. Обсуждение. Повышенное быстродействие Р300 ИМК на основе ансамблей классификаторов позволит создать практичные коммуникационные технологии для людей с тяжелыми нарушениями речи и движений.

Об авторах

Д А Кирьянов

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова; Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Email: daniel.kirjanov@gmail.com
аспирант биологического факультета МГУ им. М.В.Ломоносова.

А Я Каплан

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова; Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Email: akaplan@mail.ru
доктор биологических наук, профессор, заведующий лабораторией нейрофизиологии и нейроинтерфейсов биологического факультета МГУ им. М.В.Ломоносова.

Список литературы

  1. Basyul I.A., Kaplan A.Y. Changes in the N200 and P300 Components of Event-Related Potentials on Variations in the Conditions of Attention in a Brain-Computer Interface System. Neuroscience and Behavioral Physiology. 2015. 45(9): 10381042
  2. Fazel-Rezai R., Allison B.Z., Guger Ch., et al. P300 brain computer interface: current challenges and emerging trends Front Neuroeng. 2012; V.5: P.1-14
  3. Kaplan AY, Shishkin SL, Ganin IP et al. Adapting the P300-based brain-computer interface for gaming: a review. IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games (Special Issue on Brain/Neuronal-Computer Games Interfaces and Interaction). 2013. 5(2): 141-149
  4. Ганин И.П., Каплан А.Я. Интерфейс «мозг-компьютер» на основе волны P300: предъявление комплексных стимулов "подсветка + движение". Журнал высшей нервной деятельности им. И. П. Павлова. 2014. 64(1): 32-40
  5. Каплан А.Я. Нейрофизиологические основания и практические реализации технологии мозг-машинных интерфейсов в нейрологической реабилитации. Физиология человека. 2016. 42 (1): 118-127
  6. Мокиенко О.А., Черникова Л.А., Фролов А.А., Бобров П.Д. Воображение движения и его практическое применение. Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 2013. 63(2): 195
  7. Ganin IP, Shishkin SL, Kaplan AY. A P300-based brain-computer interface with stimuli on moving objects: four-session single-trial and triple-trial tests with a game-like task design. PLOS ONE. 2013. 8(10): e77755
  8. Rahman A, Tasnim S. Ensemble Classifiers and Their Applications: A Review International Journal of Computer Trends and Technology (IJCTT). 2014. 10(1), P.31-35
  9. Rokach L. Ensemble Methods in Supervised Learning Data Chapter 50 in: Mining and Knowledge Discovery Handbook Oded Maimon • Lior Rokach Editors Second Edition Springer New York Dordrecht Heidelberg London. 2010.P.959-980

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Кирьянов Д.А., Каплан А.Я., 2016

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

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).