Метод вейвлет-анализа паттернов двигательной активности на экспериментальных данных многоканальной электроэнцефалографии человека для управления внешними устройствами


https://doi.org/10.15217/issnl684-8853.2018.1.106

Полный текст:


Аннотация

Постановка проблемы: большой интерес современной фундаментальной и технической науки к разработке нейроинтерфейсов связан с созданием устройств как для повышения качества жизни и преодоления ограничений возможностей людей, так и в рамках исследования функционирования различных отделов головного мозга и сознания человека. Среди основных проблем современных методов расшифровки паттернов регистрируемой активности головного мозга, лежащих в основе систем управления подобными устройствами (нейроинтерфейсами), выделим низкую эффективность методов распознавания паттернов и большие затраты времени тренировки операторов нейроинтерфейсов. Цель исследования: разработка методов для распознавания паттернов, ассоциированных с разнообразной двигательной активностью нетренированных операторов. Результаты: на основе вейвлетных технологий предложены новые способы изучения разновидных паттернов активности головного мозга, коррелируемых с различными типами двигательной активности: модифицирован в целях сокращения расчетного времени морле-базис, описаны подходы оценки энергетической мощности процессов на электроэнцефалограмме на основе расчета скелетонных характеристик. Приведены примеры обработки экспериментальных данных, зарегистрированных в группе добровольцев без тренировочного периода. Впервые выявлены характерные особенности паттернов различной двигательной активности (воображаемой и действительной, движений ног/рук). Показана универсальность обнаруженных паттернов на электроэнцефалографических данных для добровольцев, принявших участие в экспериментальных работах. Практическая значимость: выявленные особенности «двигательных» паттернов, а также методы обработки электроэнцефалографических сигналов могут быть использованы для построения устройств - нейроинтерфейсов, расшифровывающих электрическую активность головного мозга практически без тренировки оператора.

Об авторах

Анастасия Евгеньевна Руннова
Саратовский государственный техническийуниверситет им. Гагарина Ю. А
Россия


Владимир Александрович Максименко
Саратовский государственный техническийуниверситет им. Гагарина Ю. А
Россия


Светлана Вячеславовна Пчелинцева
Саратовский государственный техническийуниверситет им. Гагарина Ю. А
Россия


Роман Анатольевич Куланин
Саратовский государственный техническийуниверситет им. Гагарина Ю. А
Россия


Александр Евгеньевич Храмов
Саратовский государственный техническийуниверситет им. Гагарина Ю. А
Россия


Список литературы

1. Schomer D. H., Lopes da Silva F. H. Nidermeyer’s. Electroencephalography. - Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins, 2011. - 1296 p.

2. Гусельников В. И. Электрофизиология головного мозга. - М.: Высш. шк., 1976. - 423 с.

3. Жирмунская Е. А. Клиническая электроэнцефалография. - М.: МЭЙБИ, 1991. - 118 с.

4. Зенков Л. Р. Клиническая электроэнцефалография (с элементами эпилептологии). - М.: МЕДпресс-информ, 2004. - 368 с.

5. Freeman W. J., Quiroga R. Q. Imaging Brain Function with EEG: Advanced Temporal and Spatial Analysis of Electroencephalographic. - N. Y.: Springer Science+Business Media, 2013. - 245 p.

6. Kropotov J. D. Quantitative EEG, Event-Related Potentials and Neurotherapy. - Elsevier Science Publishing, 2008. - 600 p.

7. Shanbao Tong, Nitish V. Quantitative EEG Analysis Methods and Clinical Applications. - Boston: Artech House, 2009. - 421 p.

8. Hramov A. E., Koronovskii A. A., Makarov V. A., Pavlov A. N., Sitnikova E. Wavelets in Neuroscience. - Springer Heidelberg New York Dordrecht London, 2015. - 314 p. doi:10.1007/978-3-662-43850-3

9. Короновский А. А., Храмов А. Е. Непрерывный вейвлетный анализ и его приложения. - М.: Физматлит, 2003. - 176 c.

10. Sitnikova E. Yu., Hramov A. E., Grubov V. V., Koronovskii A. A. Rhythmic Activity in EEG and Sleep in Rats with Absence Epilepsy // Brain Research Bulletin. 2016. Vol. 120. P. 106-116.

11. Hramov A. E., Koronovskii A. A., Midzyanovskaya I. S., Sitnikova E. Yu., van Rijn С. М. On-off Intermittency in Time Series of Spontaneous Paroxysmal Activity in Rats with Genetic Absence Epilepsy // Chaos. 2006. Vol. 16. N 4. P. 043111.

12. Runnova A. E., Zhuravlev M. O., Pisarchik A. N., Khramova M. V., Grubov V. V. The Study of Cognitive Processes in the Brain EEG during the Perception of Bistable Images using Wavelet Skeleton // Proc. SPIE. 2017. Vol. 10063. P. 1006319. doi:10.1117/ 12.2250403

13. Руннова А. Е., Журавлев М. О., Лопатин Д. В. Математическое моделирование некоторых аспектов когнитивного распознавания сложных объектов с пространственной перспективой // Вестник ТГУ. 2017. № 1(22). С. 33-38. doi:10.20310/1810-0198-2017-22-1-33-38

14. Runnova A. E., Zhuravlev M. O., Khramova A. E., Pisarchik A. N. The Study of Evolution and Depression of the Alpha-rhythm in the Human Brain EEG by Means of Wavelet-based Methods // Proc. SPIE. 2017. Vol. 10337. P. 1033713. doi:10.1117/12.2267699

15. van Luijtelaar G., Lüttjohann A., Makarov V. V., Maksimenko V. A., Koronovskii A. A., Hramov A. E. Methods of Automated Absence Seizure Detection, Interference by Stimulation, and Possibilities for Prediction in Genetic Absence Models // Journal of Neuroscience Methods. 2016. Vol. 260. P. 144-158.

16. Jensen O., Goel P., Kopell N., Pohja M., Hari R., Ermentrout B. On the Human Sensorimotor-cortex Beta Rhythm: Sources and Modeling // Neuroimage. 2005. N 2(26). P. 347-355. doi:10.1016/j.neuroimage.2005. 02.008


Дополнительные файлы

Для цитирования: Руннова А.Е., Максименко В.А., Пчелинцева С.В., Куланин Р.А., Храмов А.Е. Метод вейвлет-анализа паттернов двигательной активности на экспериментальных данных многоканальной электроэнцефалографии человека для управления внешними устройствами. Информационно-управляющие системы. 2018;(1):106-115. https://doi.org/10.15217/issnl684-8853.2018.1.106

For citation: Runnova A.E., Maksimenko V.A., Pchelintseva S.V., Kulanin R.A., Hramov A.E. Wavelet Method for Motor Activity Pattern Analysis on Experimental Data from Human Multichannel Electroencephalography for External Device Control. Information and Control Systems. 2018;(1):106-115. (In Russ.) https://doi.org/10.15217/issnl684-8853.2018.1.106

Просмотров: 40


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-8853 (Print)
ISSN 2541-8610 (Online)