ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ НЕЙРОИНТЕРФЕЙСОВ

Аннотация

Представлен обзор информационных систем обработки нейронных сигналов на основе нейроинтерфейсов BCI. Рассматриваются современные подходы к классификации интерфейсов такие как инвазивные, неинвазивные, гибридные, типы регистрируемых сигналов и их особенности. Описывается архитектура системы сбора и обработки данных: модули регистрации, фильтрации, выделения признаков и классификации с помощью современных алгоритмов машинного обучения CNN, RNN, трансформеры. Приводятся примеры реализации и экспериментальной валидации на основе аппаратных платформ и ПО. Анализируются преимущества предложенного подхода: снижение задержки за счёт оптимизации фильтрации и использования FPGA, повышение точности за счёт гибридного сочетания сигналов и визуализации, а также высокая модульность и гибкость системы. Описаны области применения: медицина, робототехника, образование и VR/AR. Указываются существующие ограничения и предлагаются пути их преодоления. Сделаны выводы о перспективности дальнейших исследований в области интеллектуальных BCI-систем.