В Новосибирском государственном техническом университете НЭТИ разработали уникальное программное обеспечение, позволяющее распознавать активность головного мозга по сигналам электроэнцефалографии (ЭЭГ). ПО создает индивидуальные профили пользователей, что помогает алгоритмам адаптироваться под особенности каждого человека. Об этом «Жуковский.Life» рассказали в пресс-службе университета.
Автор разработки — студент четвертого курса факультета автоматики и вычислительной техники Сергей Свиридюк. Его программа автоматизирует обработку ЭЭГ-сигналов, выделяя и классифицируя реакции мозга на внешние стимулы — картинки, звуки и слова.
Программа фиксирует сигналы, назначает им метки в соответствии с предъявленными раздражителями и предоставляет удобные инструменты для анализа полученных данных.
Приложение написано на Python и работает с EDF-файлами, содержащими временные метки стимулов. Сначала данные очищаются от шума и артефактов, затем из сигналов извлекаются характеристики, например среднее отклонение и спектральная энтропия. Для классификации используется сочетание алгоритмов Random Forest и kNN, результаты сохраняются в базе данных PostgreSQL.
Главным преимуществом этого ПО является простота установки и целостный процесс — от загрузки исходных данных до формирования полного отчета. Благодаря созданию индивидуальных профилей программа становится особенно полезной в научных лабораториях и клиниках, где важно быстро и наглядно анализировать ЭЭГ.
Ранее учёные представили новые разработки в биосенсорах для контроля сахарного диабета. Применение новых композитных материалов на основе берлинской лазури открывает перспективы создания носимых приборов для диабетиков, которые будут точными, удобными и безопасными.