Необходимо зарегистрироваться, чтобы получить доступ к полным текстам статей и выпусков журналов!
- Название статьи
- Интеграция нейросетевых технологий в очках с ЭЭГ-датчиками для анализа мозговой активности и управления внешними устройствами
- Авторы
- Хакимзянова Сирена Ильнаровна khakimsiiln04@mail.ru, студентка, Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева - КАИ, г. Казань, Россия
Гарафутдинов Айзат Алмазович ayzat2017@mail.ru, студент, ФГБОУ ВО «Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева -КАИ», г. Казань, Россия
- В разделе
- ТЕХНИЧЕСКАЯ ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ. Доверенная среда
- Ключевые слова
- нейронные сети / электроэнцефалография / мозговая активность / датчики / специализированные очки / беспроводная передача данных / сверточные и реккурентные слои
- Год
- 2024 номер журнала 3 Страницы 28 - 31
- Индекс УДК
- 004.032.2
- Код EDN
- VSAYYC
- Код DOI
- 10.52190/2073-2600_2024_3_28
- Тип статьи
- Научная статья
- Аннотация
- Рассмотрена разработка очков с интегрированными датчиками электроэнцефалографии (ЭЭГ) и встроенной нейронной сетью, которые представляют собой высокотехнологичное устройство для регистрации и анализа мозговой активности в режиме реального времени. Все вычислительные процессы происходят внутри очков, что позволяет передавать обработанную информацию на внешние устройства, такие, как бионические протезы, для управления их движениями. Предложены алгоритмы на основе сверточных и рекуррентных нейронных сетей, которые обеспечивают высокую точность классификации и могут быть применены вне лабораторных условий. Результаты исследования подчеркивают потенциал использования нейросетевых технологий для создания интерфейсов мозг-компьютер и их применения в медицинской практике и других сферах.
- Полный текст статьи
- Для прочтения полного текста необходимо купить статью
- Список цитируемой литературы
-
Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение / пер. с анг. А. А. Слинкина. - 2-е изд., исп. - М.: ДМК Пресс, 2018. - 652 с.
Зациорский В. М., Арунт А. С., Селянов В. Н. Биомеханика двигательного аппарата человека. - М.: Физкультура и спорт, 1981. - 143 с.
Craik A., He, Y., Contreras-Vidal, J. L. Deep learning for electroencephalogram (EEG) classification tasks: a review. Journal of neural engineering, 2019. 16(3):031001, doi:10.1088/1741-2552/ab0ab5.
Белоус Н. А. Методы анализа данных электроэнцефалографии с применением сверточных и рекуррентных нейронных сетей [Электронный ресурс]. URL : https://synthesis.frccsc.ru/synthesis/projects/NeuroData/EEG_data_analysis.pdf (дата обращения: 23.08.2024).
Kaur B., Singh D., Roy P. P. Age and gender classification using brain-computer interface. Neural Computing and Applications, 2019. 31(10):5887-5900. DOI: 10.1007/s00521-018-3397-1.
- Купить
- 500.00 руб
