Аннотация:Анализ данных находит широкое применение в задачах на стыке медицины, математики и информатики. Поиск закономерностей в биометрических сигналах используется для создания систем, упрощающих постановку диагноза и обеспечивающих мониторинг состояния пациентов. Сигналы представляют собой измерение раз-
личных биологических показателей, таких как давление, пульс, температура и др. с течением времени. Предметом исследования данной работы является электроэнцефалограмма (ЭЭГ). ЭЭГ - это запись электрических колебаний, возникающих в результате биологической активности мозга.
Анализ ЭЭГ используют не только для диагностики заболеваний, например эпилепсии, но и для изучения деятельности мозга, связанной с реализацией таких функций, как восприятие, память, адаптация. Кроме того, классификация ЭЭГ применяется в области разработки нейро-компьютерных интерфейсов (НКИ), то есть алгоритмов, позволяющих передавать команды головного мозга компьютеру. В данной работе будут изучены методы обнаружения паттернов в ЭЭГ применительно к задаче классификации воображаемых движений.
Интерес к НКИ связан с их пользой для людей с ограниченными возможностями. НКИ позволит людям, утратившим возможность движения конечностями, управлять протезами. Также управление различными электронными устройствами с помощью НКИ может стать способом взаимодействия с внешним миром для людей в тяжелом состоянии. Кроме того, НКИ может найти применение в компьютерных играх, например, для управления персонажем в виртуальной реальности, а также в робототехнике.
Многочисленные исследования подтверждают, что воображение движения сопровождается возникновением характерных паттернов в ЭЭГ в соответствующих участках двигательной коры головного мозга. Обнаружение и классификация этих паттернов позволит сформировать команды внешнему устройству.
Целью данной работы является разработка алгоритма классификации сигналов ЭЭГ при воображении движений.
