specialist of the laboratory of mathematical processing of biological information, IT Universe LLC.
сотрудник лаборатории математической обработки биологической информации компании IT-Universe.
head of the laboratory of mathematical processing of biological information, IT Universe LLC.
руководитель лаборатории математической обработки биологической информации компании IT-Universe.
PhD, associate professor of the Department of Neurology and Neurosurgery, head of the Laboratory of Neurointerface of the Centre for breakthrough research «IT in Medicine», SSMU
к.м.н., доцент кафедры неврологии и нейрохирургии СамГМУ.
PhD, associate professor of the Department of Physiology with the course of life safety and medicine of catastrophes, head of the Laboratory of Applied Neurophysiology of the Centre for breakthrough research «IT in Medicine», SSMU.
к.б.н., доцент кафедры физиологии с курсом БЖД и медицины катастроф
PhD, professor, head of the Department of Physiology with the course of life safety and medicine of catastrophes, head of the Department of Neurointerface and Applied Neurophysiology of the Centre for breakthrough research «IT in Medicine», SSMU
заведующий кафедрой физиологии с курсом БЖД и медицины катастроф, начальник отдела нейроинтерфейсов и прикладной нейрофизиологии ЦПИ «Информационные технологии в медицине», д.м.н., профессор.
Aim - developing the integral algorithm of recognition of the evoked potential (ERP-response) to a target visual stimulus and testing of the proposed algorithm on the wireless 5-channel electroencephalograph Emotiv Insight with “dry” electrodes. Materials and methods. The objects of the study were the EEG records of five volunteers. Were used 5-channel wireless EEG headset Emotiv Insight, self-developed software «eSpeller», software environment MathWork® MATLAB R2015a. Results. It was found that the proposed integral algorithm of recognition of electrical activity of the cerebral cortex to a target visual stimulus shows the accuracy of the detection from 71.5% to 90.6% with the average value 80.1+7.2%, using EEG headset Emotiv Insight. Conclusion. The algorithm shows a high level of reliability of recognition of evoked potential to a target visual stimulus, does not require large computing power, sophisticated classification methods and machine learning. The testing of the algorithm suggests the possibility of using the electroencephalograph Emotiv Insight with "dry" electrodes in the development of BCI.
Цель исследования - разработка интегрального алгоритма распознавания вызванного потенциала (ERP-отклика) на целевой визуальный стимул и проверка работоспособности предложенного алгоритма на беспроводном 5-канальном электроэнцефалографе Emotiv Insight с «сухими» электродами. Материалы и методы. Объектами исследования были ЭЭГ-записи пяти испытуемых-добровольцев. В работе использовались беспроводной 5-канальный электроэнцефалограф Emotiv Insight с «сухими» электродами, самостоятельно разработанное ПО «©Speller», программная среда MathWork® MATLAB версии R2015a. Результаты. Разработанный интегральный алгоритм распознавания электрической активности коры головного мозга на предъявление целевого визуального стимула показывает достоверность распознавания от 71,5% до 90,6%, среднее значение - 80,1+7,2%. Заключение. Представленный алгоритм демонстрирует высокий уровень достоверности распознавания вызванного потенциала на целевой визуальный стимул, не требует больших вычислительных мощностей, сложных методов классификации и машинного обучения. Апробация предложенного алгоритма указывает на возможность применения электроэнцефалографа Emotiv Insight с «сухими» электродами в ней-рокомпьютерном интерфейсе.