Распознавание моторных образов на электроэнцефалограммах с применением свёрточных нейронных сетей

Abstract

Электроэнцефалография является широко распространенным методом для получения сигналов головного мозга, для снятия которых используются электроды, расположенные на поверхности головы. Такой метод регистрации мозговой активности стал популярен благодаря относительной дешевизне, компактности, а также из-за отсутствия необходимости имплантировать электроды непосредственно в мозг. Статья посвящена проблеме распознавания моторных образов по сигналам электроэнцефалограмм. Природа таких сигналов носит комплексный характер. Характеристики электроэнцефалограмм зависят от самого человека, его возраста, психического состояния, присутствия шумов и помех. При их анализе необходимо учитывать множество таких параметров. Искусственные нейронные сети являются хорошим инструментом в решении такого класса задач. Их применение позволяет объединить задачи извлечения, выбора и классификации признаков в одном блоке обработки сигналов. Электроэнцефалограммы представляют собой временные сигналы. Для представления таких сигналов в виде изображений применяются преобразования на основе матрицы Грама и Марковской матрицы перехода. В статье показана возможность применения этих преобразований для распознавания моторных образов на примере воображаемых движений правой и левой рукой, а также исследовано влияние разрешения получаемых изображений на точность классификации. Наилучшая точность классификации сигнала электроэнцефалограммы на классы движения и состояния покоя составляет порядка 99 %. Результаты исследований в дальнейшем могут быть применены при построении интерфейса мозг − компьютер.