Использование методов классификации в задачах проектирования нейрокомпьютерногоrn интерфейса

Целью работы является выявление информативных признаков в электроэнцефалограмме, пригодных для управления внешними устройствами и для создания алгоритмов управления на их основе. В результате проведенного исследования были выявлены информативные признаки, на основании которых была выявлена мысленная управляющая активность оператора. В работе предложен алгоритм распознавания образов с применением линейного дискриминантного анализа. Результаты данной работы могут применяться для мысленного управления внешними устройствами, например, инвалидной коляской.

С.
Введение 13

1 Обзор литературы 14

1.1 Проблема создания нейрокомпьютерного интерфейса 14

1.2 История развития ИМК 15

1.3 Классификация ИМК 18

1.3.1 ИМК на основе вызванных потенциалов 19

1.3.2 ИМК на основе медленных корковых потенциалов 23

1.3.3 ИМК на основе сенсомоторных ритмов 24

1.4 Электроэнцефалография 26

1.5 Структурная схема нейрокомпьютерного интерфейса 29

1.6 Строение головного мозга 30

1.7 Наложение электродов 36

2 Организация и техника эксперимента 39

2.1 Наносенсоры 39

2.2 Аппаратно-программный диагностический комплекс 40

2.3 Эксперимент по снятию электроэнцефалограммы 41

2.3.1 Планирование и матрица эксперимента 41

2.3.2 Организация эксперимента по снятию ЭЭГ 43

3 Обработка сигналов и анализ полученных результатов 46

3.1 Выбор информативного электрода 46

3.2 Сравнение сигналов для положительных и отрицательных реакций 47

3.3 Сравнение альфа-ритмов сигналов 51
3.4 Выбор метода распознавания образов 57

3.5 Линейный дискриминантный анализ 59

3.6 Линейный дискриминантный анализ в Statistica. Обработка данных с
помощью Matlab 63

4 Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение 69

4.1 Оценка коммерческого потенциала и перспективности проведения
научных исследований с позиции ресурсоэффективности и
ресурсосбережения 69

4.1.1 SWOT – анализ 69

4.2 Планирование этапов и выполнения работ проводимого научного
исследования 70

4.2.1 Структура работ в рамках научного исследования 70

4.2.2 Определение трудоемкости выполнения работ 72

4.2.3 Разработка графика проведения научного исследования 73

4.3 Расчет бюджета научно-технического исследования 76

4.3.1 Расчет материальных затрат 76

4.3.2 Расчет заработной платы 77

4.3.3 Отчисления во внебюджетные фонды 79

4.3.4 Накладные расходы 80

4.3.5 Формирование бюджета затрат научно-исследовательской
работы 80

4.4 Определение ресурсосберегающей, финансовой, бюджетной,
социальной и экономической эффективности исследования 81

5 Социальная ответственность 84

5.1 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности 84

5.1.1 Специальные правовые нормы трудового законодательства 84
5.1.2 Организационные мероприятия по компоновке рабочей зоны 85

5.2 Производственная безопасность 86

5.2.1 Отклонение показателей микроклимата 87

5.2.2 Недостаточная освещенность рабочей зоны и отсутствие или
недостаток естественного света 88

5.2.3 Превышение уровня шума 90

5.2.4 Высокий уровень электромагнитных излучений 91

5.2.5 Повышенное значение напряжения в электрической цепи,
замыкание которой может произойти через тело человека 92

5.3 Экологическая безопасность 93

5.4 Безопасность в чрезвычайных ситуациях 94

Заключение 96

Список использованных источников 97

Приложение А Функциональная схема комплекса 103

Приложение Б План эвакуции при пожаре 104

Приложение В Раздел на иностранном языке 105

В выпускной квалификационной работе представлен аналитический
обзор российской и зарубежной литературы в сфере развития интерфейсов
мозг-компьютер. Было представлено описание технических средств для
регистрации и обработки электроэнцефалографических сигналов.
В процессе выполнения работы был спланирован эксперимент по
выявлению управляющей активности оператора. Были проведены
экспериментальные исследования по регистрации электроэнцефалограммы.
Эксперимент был проведен для шести различных опытов, каждый из
которых длился тридцать секунд. Для эксперимента использовалась
трехканальная электроэнцефалографическая установка, соответственно, в
результате эксперимента были получены записи сигналов каждого опыта для
трех каналов. Наиболее оптимальным для анализа каналом был выбран
третий канал.
Были выделены альфа-ритмы сигналов каждого опыта для третьего
канала, а затем проведен их дескриптивный анализ, в результате которого
были выявлены информативные признаки. На основании выделенных
признаков был сделан вывод о мысленных движениях оператора.
Для полученных экспериментальных сигналов каждого опыта
проведен препроцессинг: сигналы были усреднены с помощью алгоритма
скользящего среднего, а затем проведена децимация сигналов. После этого
был проведен линейный дискриминантный анализ, в результате которого
была выявлена мысленная управляющая активность оператора.
В результате проведенного исследования был разработан алгоритм
распознавания образов с применением метода классификации
экспериментальных данных, полученных с помощью нейрокомпьютерного
интерфейса. Результаты данной работы могут применяться для мысленного
управления внешними устройствами, например, для повышения качества
жизни парализованных людей.