Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/58191
Title: Применение методов машинного обучения при исследовании деятельности головного мозга методом ЭЭГ
Other Titles: Application of machine learning methods in the brain activity study by using EEG
Authors: Нарвойш, П. Ю.
Парамонов, А. И.
Keywords: публикации ученых;диагностика;электроэнцефалография;машинное обучение;спектрограмма;трансферное обучение
Issue Date: 2024
Publisher: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Citation: Нарвойш, П. Ю. Применение методов машинного обучения при исследовании деятельности головного мозга методом ЭЭГ = Application of machine learning methods in the brain activity study by using EEG / П. Ю. Нарвойш, А. И. Парамонов // Прикладной искусственный интеллект: перспективы и риски : сборник докладов международной научной конференции, Санкт-Петербург, 17 октября 2024 года / Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения. – Санкт-Петербург : ГУАП, 2024. – С. 290–292.
Abstract: Рассматриваются возможные подходы к анализу ЭЭГ-данных с использованием алгоритмов машинного обучения. Приведено описание исходных данных. Представлены архитектуры моделей для анализа сигналов ЭЭГ и спектрограмм. Изучена возможность применения трансферного обучения для оптимизации ресурсов, а также описан комплексный подход к анализу ЭЭГ данных на основе ансамблирования моделей.
Alternative abstract: The paper describes possible approaches to EEG data analysis using Machine Learning algorithms. Description of the initial data is provided. Model architectures for analyzing EEG signals and spectrograms are presented. The possibility of using transfer learning to optimize resources is considered, and a comprehensive approach to EEG data analysis based on model ensemble is described.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/58191
Appears in Collections:Публикации в зарубежных изданиях

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Narvojsh_Primenenie.pdf1.56 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.