Details

Title: Система классификации электроэнцефалографических сигналов воображаемых движений мелкой моторики для интерфейса мозг-компьютер: автореф. дис. … канд. техн. наук: 05.11.16
Creators: Сонькин Константин Михайлович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Imprint: Санкт-Петербург, 2016
Collection: Научные работы аспирантов/докторантов; Общая коллекция
Subjects: Интерфейсы; Медицинские приборы, аппараты и инструменты; электроэнцефалография; мелкая моторика; мозг-компьютер
UDC: 004.5(043.3); 616.831-073.97(043.3)
Document type: Author's Abstract
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (OKSVNK): 05.11.16
Speciality group (OKSVNK): 050000 - Технические науки
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: RU\SPSTU\edoc\31520

Allowed Actions: Read Download (0.6 Mb)

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Тематика диссертации связана с актуальным научным направлением - исследованием возможностей и путей совершенствования интерфейсов мозг-компьютер на основе биоэлектрических сигналов центральной нервной системы человека путем разработки новых методов, алгоритмов и программ анализа и классификации паттернов многоканальных ЭЭГ, соответствующих моторным командам. Разработанные методы, алгоритмы и программные средства позволили реализовать интегрированную систему классификации ЭЭГ паттернов моторных команд на базе комитета гетерогенных локальных классификаторов, которая обеспечивает возможность реализации интерфейса мозг-компьютер реального времени. Разработанные программные средства могут быть использованы для прямого управления исполнительными устройствами в ИМК с биологической обратной связью, что особенно актуально для реабилитации пациентов с поражениями центральной нервной системы и управления роботизированными протезами кисти руки, а также другими исполнительными устройствами.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
-> Internet All Read Print Download

Usage statistics

stat Access count: 836
Last 30 days: 3
Detailed usage statistics