Специалисты научно-исследовательского института физики ЮФУ предложили уникальные методы и алгоритмы интеллектуального анализа сигналов активности человеческого мозга. Новый программный комплекс позволит подстраивать интерфейсы типа «мозг — компьютер» с учётом индивидуальных особенностей каждого человека.

Интерфейсы «Мозг-компьютер» — это немышечные системы управления и коммуникации, которые способны на пробуждение мобильности обездвиженных людей, а также помогают людям с инвалидностью в реабилитации и ресоциализации. Нейроинтерфейсы позволяют обеспечить прямое сопряжение нейронной активности с внешним устройством, например, наглядно продемонстрировать функционирование бионического протеза, управляемого сигналами, регистрируемыми от головного мозга.

В работе над новым исследованием ученые Южного федерального университета поставили своей целью расшифровать индивидуальные особенности такого сигнала, чтобы применить их в повседневной практике реабилитации.

«Известно, что индивидуальные особенности работы мозга вносят существенный вклад в эффективность интерфейса. Именно поэтому мы применяем адаптивные нейронные сети. Это позволяет на основе элекроэнцефалограмм (ЭЭГ) в реальном времени применять «умные» алгоритмы поиска и определять мысленные эквиваленты движений», — объяснил ведущий научный сотрудник Лаборатории нейротехнологий и психофизиологии ЮФУ Дмитрий Лазуренко.

В результате научного проекта специалисты разработали программный комплекс, включающий в себя методы обработки ЭЭГ, позволяющие понять, как именно мозг кодирует информацию о движении.

«Преимущество и новизна нашего подхода — в разработанном алгоритме, позволяющем определять оптимальные настройки метода классификации сигналов мозга для решения задачи нейроуправления и нейрокоммуникации в контуре интерфейса «мозг — компьютер»», — отметил Дмитрий Лазуренко.

Результаты исследования, поддержанного Российским научным фондом, опубликованы в журнале Applied Science. В дальнейшем специалисты планируют изучить нейрофизиологические механизмы работы мозга в условиях произвольной двигательной активности и свободного поведения одновременно с разработкой нейроинтерфейсов различного назначения.

Исследование выполнено в рамках реализации федеральной программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030». В своей программе развития ЮФУ формулирует пять основных стратегических проектов, которые должны ответить на глобальные долгосрочные вызовы, стоящие перед человечеством, страной и миром. Среди них направление «Системы управления и гибридный интеллект».