НЕЙРОИНТЕРФЕЙС ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ РОБОТИЗИРОВАННЫМИ УСТРОЙСТВАМИ 

Бодин Олег Николаевич, доктор технических наук, профессор, кафедра информационно-измерительной техники и метрологии, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), E-mail: iit@pnzgu.ru
Солодимова Галина Анатольевна, кандидат технических наук, доцент, кафедра информационно-измерительной техники и метрологии, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), E-mail: solodimova@mail.ru
Спиркин Андрей Николаевич, аспирант, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), E-mail: Spirkin.andre@yandex.ru 

616.78:004.386 

DOI

10.21685/2307-5538-2019-4-8 

Актуальность и цели. Объектом исследования являются нейроинтерфейсы, предназначенные для управления роботизированными устройствами с помощью сигналов мозговой активности. Предметом исследования являются методы и алгоритмы распознавания ЭЭГ-паттернов, соответствующих образу воображаемой испытуемым моторной команды. Целью работы является разработка программно-аппаратного комплекса для управления роботизированными механизмами, позволяющего распознавать ЭЭГ-паттерны двигательной активности и адаптироваться под конкретного оператора.
Материалы и методы. Для решения поставленных задач в работе использовались методы обработки временных рядов и создания искусственных нейронных сетей.
Результаты. Предложено устройство, реализованное на платформе аналого-цифрового регистратора типа Arduino Mega 2560. Устройство позволяет распознавать ЭЭГ-сигналы мозговой активности и вырабатывать сигналы для управления роботизированными механизмами типа бионические протезы, роботизированные инвалидные коляски, экзоскелеты.
Выводы. Использование предложенного устройства позволит людям, страдающим серьезными нарушениями двигательной системы, улучшить качество своей жизни. 

Ключевые слова

нейроинтерфейс, ритмы мозговой активности, электроэнцефалограмма, ЭЭГ-паттерн, искусственная нейронная сеть 

 Скачать статью в формате PDF

1. Larsen, E. A. Classification of EEG Signals in a Brain-Computer Interface System / E. A. Larsen // Master’s Thesis of Science in Computer Science. – 2011. – 58 p.
2. Yang, J. S. Wireless brain-computer interface for electric wheelchairs with EEG and eye-blinking signals / J. S. Yang // Int. J. Innov. Comput. Inf. Control. – 2012. – Т. 8. – P. 611–624.
3. Каплан, А. Я. Нейрофизиологические основания и практические реализации технологии мозг-машинных интерфейсов в нейрологической реабилитации / А. Я. Каплан // Физиология человека. – 2016. – № 42 (1). – С. 118–127.
4. Боброва, Е. В. Методы и подходы для оптимизации управления системой «интерфейс мозг-компьютер» здоровыми испытуемыми и пациентами с нарушениями движений / Е. В. Боброва, А. А. Фролов, В. В. Решетникова // Журнал высшей нервной деятельности им. И. П. Павлова. – 2017. – № 4. – С. 377–393.
5. Экспериментально-теоретические основания и практические реализации технологии «интерфейс мозг-компьютер» / А. Я. Каплан, А. Г. Кочетова, С. Л. Шишкин, И. А. Басюл, И. П. Ганин, А. Н. Васильев, С. П. Либуркина // Бюллетень сибирской медицины. – 2013. – № 12 (2). – С. 21–29.
6. Леонова, А. Б. Психологические технологии управления состоянием человека / А. Б. Леонова, А. С. Кузнецова. – Москва : Смысл, 2015. – 380 с.
7. Мокиенко, О. А. Воображение движения и его практическое применение / О. А. Мокиенко, Л. А. Черникова, А. А. Фролов, П. Д. Бобров // Журнал высшей нервной деятельности им. И. П. Павлова. – 2013. – № 63 (2). – С. 195–204.
8. Фролов, А. А. Принципы нейрореабилитации, основанные на использовании интерфейса «мозг-компьютер» и биологически адекватного управления экзоскелетоном / А. А. Фролов, Е. В. Бирюкова, П. Д. Бобров, О. А. Мокиенко // Физиология человека. – 2013. – № 39 (2). – С. 99–113.
9. Бодянский, Е. В. Искусственные нейронные сети: архитектуры, обучение, применения / Е. В. Бодянский, О. Г. Руденко. – Харьков : Телетех, 2004. – 369 с.