350 руб
Журнал «Биомедицинская радиоэлектроника» №3 за 2015 г.
Статья в номере:
Оценка скорости работы нейрокомпьютерного интерфейса, реализованного с использованием гибридного интеллекта
Ключевые слова: нейрокомпьютерный интерфейс гибридный интеллект моделирование
Авторы:
Я.А. Туровский - к.м.н., доцент, кафедра цифровых технологий, руководитель лаборатории информационных техно-логий в медицине, факультет компью-терных наук, Воронежский государст-венный университет. E-mail: yaros-lav_turovsk@mail.ru С.Д. Кургалин - д.ф.-м.н., зав.кафедрой цифровых технологий, факультет ком-пьютерных наук, Воронежский госу-дарственный университет. E-mail: kurgalin@bk.ru С.В. Борзунов - к.ф.-м.н., доцент, ка-федра цифровых технологий, факуль-тет компьютерных наук, Воронежский государственный университет. E-mail: sborzunov@gmail.com
Аннотация:
Проведено моделирование созданного по бионическому принципу нейрокомпьютерного интерфейса (НКИ), использующего гибридный человеко-машинный интеллект. Рассмотрено условие замены части команд, подаваемых человеком устройствам-эффекторам (дистанционно управляемым самоходным и летающим платформам, роботам-манипуляторам и т.д.), а также графическим интерфейсам операционных систем, командами, подаваемыми на них программно-аппаратной частью НКИ. Предложена модель, описывающая суммарное время, затрачиваемое НКИ на создание таких гибридных цепочек команд. Получена оценка эффективности процесса гибридизации, позволяющая оценить его эффективность в виде результата - увеличения скорости работы НКИ.
Страницы: 61-70
Список источников

 

  1. Nicolelis M.A.L., Chapin J.K. Controlling robots with the mind // Scientific American. 2002. V. 287. № 4. P. 46-53.
  2. HochbergL.R.,BacherD.,JarosiewiczB. et al.Reach and grasp by people with tetraplegia using a neurally controlled robotic arm //Nature. 2012. V.485.№ 7398. P. 372-375.
  3. Millán J.R., Renkens F., Mouriño J. еt al. Noninvasive Brain-Actuated Control of a Mobile Robot by Human EEG // IEEE Trans. Biomed. Eng. 2004. V.51. № 6. P. 1026-1033.
  4. http://www.nsf.gov/news/special_reports/science_nation/mindcontrolledquadcopter.jsp
  5.  Li Y., Wang C., Zhang H.et al.An EEG-based BCI system for 2D cursor control // IEEE World Congress Computat. Intell. Int. Joint Conf. Neural Networks. Hong Kong. 2008. P. 2214-2219.
  6. Garcia G. High Frequency SSVEPs for BCI Applications // Computer-Human Interaction.  Florence, Italy, 2008.
  7. Zhu D., Bieger J., Molina G.G. et al.  A Survey of Stimulation Methods Used in SSVEP-Based BCIs // Computational Intelligence and Neuroscience. 2010. V.2010. P. 1-12.
  8. https://www.bus.umich.edu/neuroacrp/Yoon/Huettel.pdf
  9. Гусельников В.И.Электрофизиология головного мозга. М.: Высшаяшкола. 1976. 423 с.  
  10. ThomasE., Fruitet J., Clerc J.F. Combining ERD and ERS features to create a system-paced BCI // Journal of Neuroscience Methods. 2013. V. 216. № 2. P. 96-103.
  11. AmiriS., Fazel-RezaiR., AsadpourV. A Review of Hybrid Brain-Computer Interface Systems // Advances in Human-Computer Interaction. 2013. V.2013. Р. 1-8.
  12. Punsawad Y., Wongsawat Y., ParnichkunM. Hybrid EEG-EOG brain-computer interface system for practical machine control // Proc. of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society Conference (EMBC \'10). 2010. Buenos Aires. P. 1360-1363.
  13. Yong X., Fatourechi M., Ward R. K. et al. The design of a point-and-click system by integrating a self-paced brain-computer interface with an eye-tracker // IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems. 2011. V.1. № 4. P. 590 - 602.
  14. Физиология человека: Учебник / под ред. В.М. Смирнова.  М.: Медицина. 2002. 608 с.
  15. Основы психофизиологии: Учебник / Отв. ред.  Ю.И. Александров.М.: ИНФРА-М. 1997. 349 с.
  16. Борзунов C.В., Кургалин С.Д., Максимов А.В. и др. Оценка скорости работы нейрокомпьютерного интерфейса, основанного на технологии SSVEP // Известия РАН. Теория и системы управления. 2014. № 1. С. 121 ? 129.
  17. Кургалин С.Д., Туровский Я.А., Борзунов С.В., МаксимовА.В. Моделирование нейроком­пьютерного интерфейса, использующего технологию SSVEP // Физико-математическое модели­рование систем: Материалы X Междунар. семинара. Воронеж. 2013. C. 41-48.
  18. Туровский Я.А., Кургалин С.Д. Моделирование нейрокомпьютерного интерфейса на основе гибридного интеллекта // Труды XIIВсерос. совещания по проблемам управления ВСПУ-2014. Москва. ИПУ им. В.А. Тра­пезникова РАН. 2014. С. 6422 - 6431.
  19. Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Борзунов С.В. Разработка нейрокомпьютерного интерфейса на основе гибридного интеллекта // Телематика\'2014 : Труды XXI Всерос. науч.-метод. конф. С.-Петербург. СПбИТМО. 2014. С. 182-183.
  20. Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Максимов А.В., Борзунов С.В. Определение скорости работы нейрокомпьютерного интерфейса // Телематика\'2013: Труды. XX Всерос. науч.-метод. конф. 24 - 27 июня 2013 г. СПб. 2013. Т. 1. С. 45 - 47.
  21. Туровский Я.А.,Кургалин С.Д. Метод увеличения скорости передачи информации по нейрокомпьютерному интерфейсу на основе оценки частот встречаемости последовательности символов в командах // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 8. С. 51-58.
  22. Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Вахтин А.А. Обработка сигнала электроэнцефалограммы на основе анализа частотных зависимостей и вейвлет-преобразования // Био­медицинская радиоэлектроника. 2012. № 12. C. 39 - 45.
  23. Кургалин С.Д., Туровский Я.А., Максимов А.В. и др. Вейвлет-анализ энцефалограмм // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2010. № 1. С. 89 - 95.