ээг.
Учёные научились предсказывать по ЭЭГ, какие люди нравятся испытуемому
Исследователи Копенгагенского и Хельсинкского университетов обучили алгоритмы предсказывать выбор пациента по показателям электроэнцефалографии (ЭЭГ) при помощи методов машинного обучения и коллаборативной фильтрации.
Простой классификатор P300 на открытых данных
Мой коллега Рафаэль Григорян eegdude недавно написал статью о том, зачем человечеству потребовалась ЭЭГ и какие значимые явления могут быть зарегистрированы в ней. Сегодня в продолжение темы нейроинтерфейсов мы используем один из открытых датасетов, записанных на игре, использующей механику P300, чтобы визуализировать сигнал ЭЭГ, посмотреть структуру вызванных потеницалов, построить основные классификаторы, оценить качество, с которым мы можем предсказать наличие такого вызыванного потенциала. Напомню, что P300 — это вызванный потенциал (ВП), специфический отклик мозга связанный с принятием решений и и различением стимулов (что он из себя представляет мы увидим ниже). Обычно он используется для построения современных BCI. Для того, чтобы заняться классификацией ЭЭГ, можно позвать друзей, написать игру про Енотов и Демонов в VR, записать собственные реакции и написать научную статью (об этом я расскажу как-нибудь в другой раз), но по счастью, учёные со всего мира уже провели некоторые эксперименты за нас и осталось только скачать данные. Разбор способа построения нейроинтерфейса на P300 с пошаговым кодом и визуализациями, а также ссылку на репозиторий можно найти под катом.
Исследование связности в мозге на основе электрофизиологических данных. Лекция в Яндексе
Раз уж идеология нейросетей в IT строилась с оглядкой на реальный прототип, о нем тоже иногда полезно вспомнить. Предлагаем посмотреть или почитать лекцию Ильи Захарова, выпускника кафедры психофизиологии факультета психологии МГУ. Илья объясняет, как можно анализировать сети в мозге, какие данные для этого нужны, какие подводные камни могут возникать при анализе, а главное — что нового позволили узнать подобные исследования. Под катом — расшифровка и большинство слайдов.
В лаборатории психофизиологии МГУ: ЭЭГ как инструмент реверс-инжиниринга мозга и интерфейс мозг-компьютер
В научно-исследовательском комплексе психофизиологии факультета психологии МГУ находится, пожалуй, один из самых точных и скоростных энцефалографов в мире. Специально для научных исследований может использоваться одновременно до 258 каналов в пассивном режиме, позволяющих синхронно регистрировать и анализировать электроэнцефалограмму (ЭЭГ) в режиме реального времени. (подключаем Катю к матрице ЭЭГ 32 канала с активными электродами) Как «пакмэны жрут несуществующий квадрат», какая часть мозга генерирует иллюзии, какого цвета цифры, как психофизиологи обрабатывают многомерные сигналы и может ли это привести к реверс-инжинирингу мозга. Под катом поверхностное описание аппарата, немного про обработку сигнала и про те исследования, которые проводят молодые ученые психо- нейрофизиологи и какие вызовы есть для программистов, которые хотят изучать мозг и/или работать в проекте по изучению мозга.
