Исследование сигналов ЭЭГ для разработки системы реабилитации с использованием методов машинного обучения : магистерская диссертация

Abstract

This work is devoted to the study of electroencephalogram signals for the development of a rehabilitation system using machine learning methods. The purpose of the study was to investigate the assessment of cognitive functions obtained from the analysis of biosignals using machine learning methods. To achieve this goal, it is expected to analyze modern machine learning methods for the task of classifying cognitive loads, study the architectures of deep learning and machine learning used in the field of neurorehabilitation, and select suitable tools for implementing the model, collect your own dataset with EEG signals, carry out data processing, experiment with training various deep learning and machine learning architectures, compare architectures and draw conclusions about the work done. The work has great potential for practical application in determining cognitive functions from EEG signals under loads carried out using virtual reality.

Данная работа посвящена исследованию сигналов электроэнцефалограммы для разработки системы реабилитации с использованием методов машинного обучения. Цель исследования заключалась в исследовании оценки когнитивных функций, полученных на основе анализа биосигналов с применением методов машинного обучения. Для достижения этой цели предполагается провести анализ современных методов машинного обучения для задачи классификации когнитивных нагрузок, изучить архитектуры глубокого обучения и машинного обучения, применяемых в области нейрореабилитации, и выбрать подходящие инструменты для реализации модели, собрать собственный датасет с сигналами ЭЭГ, провести обработку данных, провести эксперименты с обучением различных архитектур глубокого обучения и машинного обучения, сравнить архитектуры и сделать выводы о проделанной работе. Работа имеет большой потенциал для практического применения в определении когнитивных функций по сигналам ЭЭГ при нагрузках, осуществляемых с помощью виртуальной реальности.