НОВОСТИ / РОССИЯВ пресс-службе Новосибирского государственного технического университета сообщили, что разработка найдет применение в лабораториях и клиниках.
НОВОСИБИРСК, 17 июля. Программное обеспечение для распознавания результатов электроэнцефалографии (ЭЭГ) — метода исследования мозга — с учетом особенностей пользователя разработали в Новосибирском государственном техническом университете (НГТУ). Оно найдет применение в лабораториях и клиниках, рассказали в пресс-службе вуза.
Электроэнцефалография — метод исследования электрической активности головного мозга. Суть методики заключается в регистрации импульсов электродами, прикрепленными к коже головы, и последующей обработке их с помощью компьютерной программы. Повышенная активность группы нейронов головного мозга может свидетельствовать об эпилепсии или структурных изменениях в мозге (опухоли, кисте, последствиях инсульта и кровоизлияния).
«ПО выделяет и классифицирует паттерны мозговой активности в ответ на внешние раздражители и создает индивидуальный профиль пользователя. В нем фиксируются сигналы ЭЭГ, классификация раздражителей и предъявленные стимулы — внешние раздражители, предъявляемые участнику эксперимента: картинки, звуки, слова или другие сигналы. Кроме того, предусмотрена возможность анализа этих сигналов», — говорится в сообщении.
Программная платформа разработана на языке программирования Python. Она умеет обрабатывать записи ЭЭГ и определять, какой стимул их вызвал. Сначала загружаются файлы с метками времени предъявления картинок или звуков. Потом сигнал очищается от шума, из него вычленяются простые характеристики. На следующем этапе алгоритмы машинного обучения решают, какой стимул вызвал такую реакцию. Результаты сохраняются в системе управления базами данных.
По словам автора разработки Сергея Свиридюка, его приложение отличается от существующих аналогов простотой установки и единым конвейером обработки данных: от загрузки до формирования отчета. Он отметил, что приложение будет востребовано в научных лабораториях, клиниках, там, где важно шустро и наглядно обрабатывать ЭЭГ-данные.