Система регистрации и декодирования биоэлектрической активности мозга и мышц человека (СРД-1)

Разработаны рабочие гипотезы, обоснованы использованные допущения. Разработана концептуальная схема ПАК СРД-1. Выполнено исследование принципиальной возможности управления внешними устройствами сигналами биоэлектрической активности мозга (в рамках работ по выбору и обоснованию принятого направления исследований). Выполнено исследование принципиальной возможности управления внешними устройствами сигналами биоэлектрической активности мышц (в рамках работ по выбору и обоснованию принятого направления исследований). Разработана методика многоканальной регистрации данных нейросетевой активности посредством мультиэлектродных матриц

Разработка методовпредварительнойобработки данных многоканальной регистрации сигналов биоэлектрической активности мозга и мышц человека.
  Разработка требований к сенсорам биоэлектрических сигналов.
  Разработка концепции и алгоритмов коммуникации системы ПАК СРД-1 с внешними исполнительными устройствами.
  Разработка марковской модели для пространственно-временных фильтров идентификации всплесков активности мозга по данным регистрации электроэнцефалограммы.
  Разработка алгоритмов детектирования и классификации паттернов биоэлектрической активности мозга человека.
Разработка математической модели формирования внеклеточного потенциала генерируемого ансамблем нейрональных клеток.
Разработка алгоритмов детектирования и классификации паттернов биоэлектрической активности мышц человека.

Разработаны методы предварительной обработки данных многоканальной регистрации активности мозга и мышц человека. Разработана эскизная конструкторская документация и изготовлен экспериментальный образец программно-аппаратног комплекса системы регистрации и декодирования (ЭО ПАК СРД-1). Разработаны концепция и алгоритмы коммуникации ПАК СРД-1 с внешними исполнительными устройствами. Разработано ПО настройки режимов функционирования комплекса на внешнем компьютере, в соответствии с предложенной схемой коммуникации. Подготовлена программа и методика экспериментальных исследований ЭО ПАК СРД-1. Разработан комплекс программ для тестирования ПАК СРД-1. Разработаны критерии детектирования полезного сигнала на фоне спонтанной активности и идентификации синхронных нейросетевых сигналов. Выполнен анализ многоканальных записей нейросетевых разрядов. Сформулирован алгоритм статистического анализа данных регистрации нейросетевых сигналов и построения графа, отражающего пространственное распределение активности. Выполнена обработка данных многоканальной регистрации с помощью разработанного метода

Сформулированы направления дальнейшей работы по совершенствованию классификаторов. Предложены как варианты модификации используемых алгоритмов анализа данных, так и подходы к обучению пользователя генерации более устойчивого сигнала. Выполнены дополнительные экспериментальные исследования и получены результаты, иллюстрирующие эффект от предлагаемых изменений, подтверждающие повышение качества декодирования состояний пользователя (в среднем на 5-10%).

Сформулированы направления дальнейшей работы по совершенствованию классификаторов. Предложены как варианты модификации используемых алгоритмов анализа данных, так и подходы к обучению пользователя генерации более устойчивого сигнала. Выполнены дополнительные экспериментальные исследования и получены результаты, иллюстрирующие эффект от предлагаемых изменений, подтверждающие повышение качества декодирования состояний пользователя (в среднем на 5-10%). Выполнен анализ вариантов управления роботизированными устройствами непосредственно сигналами нейронной сети. Выявлена типичная структура подобных систем. На основе анализа существующих вариантов сопряжения был сформулирован метод управления роботом сигналами культуры нейронных клеток. Проведено моделирование управления обратным маятником сигналами виртуальной нейрональной сети. Выполнено тестирование метода с использованием ПО из состава ПАК СРД-1 и симулятора динамики робота NAO. Выполнено обобщение результатов исследований и их сравнение с современным научно-техническим уровнем. Выполнено тестирование разработанной системы управления сигналами нейронной сети, с использованием роботизированной платформы Aldebaran Roborics NAO. Разработанные решения были рассмотрены в сравнении с аналогами. Показано, что предложенные алгоритмы классификации позволяют СРД-1 занять достойную позицию среди разрабатываемых в мире человек-машинных интерфейсов. Предложены варианты модификации используемых алгоритмов анализа данных и подходы к обучению пользователя генерации более устойчивого сигнала. Выполнены дополнительные экспериментальные исследования и получены результаты, иллюстрирующие эффект от предлагаемых изменений, подтверждающие повышение качества декодирования состояний пользователя (на 5-10%). Выполнено обобщение результатов и оценка выполнения требований ТЗ. Подготовлен проект на ОКР и предложения по внедрению результатов исследований.