| Title: | Программное средство мониторинга и анализа результатов электроэнцефалографии |
| Other Titles: | Software tool for monitoring and analysis of electroencephalography results |
| Authors: | Нарвойш, П. Ю. |
| Keywords: | материалы конференций;электроэнцефалография;программные средства;нейронная сеть;машинное обучение;головной мозг |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Нарвойш, П. Ю. Программное средство мониторинга и анализа результатов электроэнцефалографии = Software tool for monitoring and analysis of electroencephalography results / П. Ю. Нарвойш // Информационные системы и технологии : сборник статей 60-ой юбилейной научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 22–26 апреля 2024 г. / Институт информационных технологий Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники ; редкол.: А. И. Парамонов [и др.]. – Минск, 2024. – С. 41–44. |
| Abstract: | В работе исследуется проблема анализа функционального состояния головного мозга и выявляются перспективные
направления разработок в этой области с использованием результатов электроэнцефалографии. Предлагается проектное
решение программного средства для мониторинга и анализа электроэнцефалографии с использованием алгоритмов машинного обучения. Описаны исходные данные для обработки и варианты их использования. Представлены результаты экспериментов по преобразованию исходных данных в изображения. Рассмотрены варианты подходов к обучению моделей машинного обучения и пути дальнейшей модернизации. |
| Alternative abstract: | The work examines the problem of analyzing the functional state of the brain and identifies promising directions for research in this area using the results of electroencephalography. A design solution is proposed for a software tool for monitoring and analyzing
electroencephalography using machine learning algorithms. The source data for processing and options for their use are described. The results of experiments on converting source data into images are presented. Options for approaches to training machine learning models and ways for further modernization are considered. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/58094 |
| Appears in Collections: | Информационные системы и технологии : 60-я научная конференция аспирантов, магистрантов и студентов (2024)
|
