Методи та засоби інтелектуального аналізу енцефалограми людського мозку

Abstract

Світ, який ми зараз знаємо, скоро припинить свое icнування. Компьютери, Безпровіднi мережі, імпланти і багато іншого, вже увійшли в наше життя так само легко, як свого часу відкриття Кюрі в області радіоактивності, увійшли в наукову термінологію і методологію. Але про це, не зараз. Зараз, важливо дати визначення, поняття: Нейронний інтерфейс. Що ж це таке? Глобальний двигун прогресу? Або щось більше? Найпоширенішим нейропротез є кохлеарний імплантат, який використовується для компенсування втрати слуху деяким пацієнтам з вираженою або важким ступенем нейросенсорної (сенсоневральної) приглухуватості. Однак медичні МКІ можуть бути застосовані не тільки в медицині. На основі технологій нейропротезірованія надалі можливе створення систем управління гуманоїдними роботами. Так, наприклад, в 2000-му році, дослідницькій групі Мігеля Ніколесіса вдалося відтворити рух передніх кінцівок мавпи. Система працювала в реальному часі і використовувалася для управління роботом за коштами інтернет з'єднання. На практиці подібного роду роботи можуть бути використані при високоточних роботах, у місцях, де прибування людини неможливо. Так само, як і в випадку з нейропротез, МКІ дозволить забезпечити більш високу точність і чуйність, що в значній мірі підвищить ефективність роботи оператора. Розвиток МКІ в сторону розпізнання мислительних образів має дати потужний поштовх у розвитку областей, пов'язаних з моделюванням і проектуванням. МКІ дозволить в значній мірі прискорити і спростити процес створення моделей і креслень. Відчутний прогрес в цьому напрямі має група NeuroG; група займається створенням алгоритмів розпізнання зорових образів, а 25 квітня 2011 року відбулася перша публічна демонстрація роботи пристрою по розпізнаванню розумових образів. На жаль, на той момент, пристрій распознавало тільки 4 зображень. Наступний спосіб практичного застосування МКІ важко зарахувати до будь-якої конкретної області. Йдеться про зберігання і передачі знань і досвіду. Розвиток МКІ в даному напрямку дозволить скоротити тривалість навчання, а також дасть змогу створювати просунуті бази знань, які включатимуть в себе досвід і знання інших фахівців у даній галузі. Сама можливість використання МКІ для передачі досвіду була підтверджена Мігелем Ніколеліс і Михайлом Лебедєвим з колегами з відділу нейробіологи університету Дьюка (США). Ними була опублікована наукова робота з описом першого в світі інтерфейсу для передачі сигналів з мозку в мозок через інтернет. В процесі експерименту перша щур (кодер) в університеті Дюка здійснювала сенсомоторні завдання, що вимагають вибору з двох варіантів з використанням тактильних або візуальних стимулів. В процесі виконання кодером завдання зразки мозкової активності передавалися до відповідних області мозку другий щури (декодера) за допомогою інтракортикальна стимуляцій (ICMS). При цьому щур-декодер фізично перебувала в Бразилії. Так як робота МКІ пов'язана з безпосередньою дією на нервову систему людини, найбільш імовірним способом організації двостороннього зв'язку людини з комп'ютером буде імплантування модуля здатного перехоплювати, приймати (при необхідності обробляти) і передавати сигнали нервової системи. Згідно з опитуванням, проведеним в інтернеті, 72% опитаних вважають, що МКІ матимуть позитивний вплив на розвиток науки-техніки і життя цілому, 10% відповіли негативно, 18% не змогли дати відповідь на питання, однак на питання про згоду на імплантування модуля, що дозволяє використовувати МКІ, позитивно відповіли лише 35%, 24% відповіли відмовою, 32% не змогли дати відповідь, 9% запропонували свої варіанти. Отже, симбіоз свідомості з машинним механізмом, це може бути не кінець, а тільки початок, нових початкiв. Зважаючи на все вищезазначене метою роботи є дослідження існуючих методів та вибір засобів для інтелектуального аналізу енцефалограми людського мозку. Об’єкт досліджень – фізіологічні та інформаційні процеси людського мислення, що відбиваються у визляді енцифолограм з подальшою обробкою. Предмет досліджень – методи та засоби інтелектуального аналізу енцефалограми людського мозку. Наукове значення (новизна) отриманих результатів полягає у виборі раціональної методології для інтелектуального аналізу енцефалограми людського мозку на основі застосування статистичних підходів, що дозволяє забезпечити репрезентативність та достатню адекватність розпізнавання енцифолограм. Практичне значення роботи полягає у виборі раціональних алгоритмів обробки параметрів енцифолограм, рекомендації методики їх обробки та прийняття рішень. Апробацію роботи здійснено під час науково-практичної студентської веб-конфереції «Комп’ютерні інтелектуальні системи та мережі-2024». Відповідні тези опубліковано у збірці заходу.