Когниграф - система для многоканальной регистрации ЭЭГ, локализации, распознавания и 3D-визуализации источников мозговой активности.
2020
Создание программных модулей «Когниграф-ИМК» и «Когниграф.ИМК-ПРО»
27 февраля 2020 года стало известно о том, что разработчиками лаборатории нейроробототехники МФТИ и ГК Нейроботикс были созданы программные модули «Когниграф-ИМК» и «Когниграф.ИМК-ПРО», которые позволяют наглядно и эффективно создавать, редактировать и запускать алгоритмы распознавания ментальных состояний для интерфейса мозг — компьютер (ИМК) - современные методы обработки сигналов и мощные классификаторы машинного обучения теперь доступны в едином пакете программ, при этом пользователю системы стало не обязательно уметь программировать. Система основывается на данных МРТ и ЭЭГ.
Как сообщалось, программные модули являются частью изделия «Когниграф», созданного учеными в 2019 г. «Когниграф» - это инструмент для исследований в области нейрофизиологии человека с использованием многоканальной ЭЭГ. Он включает в себя интерфейсные методы локализации, распознавания и визуализации источников мозговой активности. «Когниграф-ФК» создает трехмерную карту активных областей мозга, которая обновляется в режиме реального времени (до 20 раз в секунду). Для его работы необходимы данные: МРТ и ЭЭГ, зарегистрированные с помощью стандартной электродной шапочки (32 датчика) или высокоплотной шапочки (до 128 датчиков).
|
| До сих пор исследователям для работы с ИМК-протоколами приходилось работать с устаревшими, громоздкими и неудобными пакетами типа EEGLab (существующими аналогами). Мы уверены, что обновленное ПО «Когниграф» поможет вывести исследования на следующий уровень.
|
|
Особенности «Когниграфа»
На февраль 2020 года ключевыми преимуществами ПО «Когниграф» являются:
- Интуитивно понятный пользовательский интерфейс
Благодаря удобной организации рабочей области, видны все текущие настройки модулей и общая схема обработки данных.
- Широкие возможности по созданию собственных алгоритмов
Когниграф не ограничивает предустановленными «пайплайнами». Можно комбинировать модули обработки данных в любом порядке и в любом количестве, а также учитывать различные по свойствам признаки сигнала в одной модели для повышения качества распознавания.
- Простой и быстрый запуск в реальном времени
Возможно сохранение обученной модели распознавания и использование её в режиме реального времени (просто подключившись к LSL-потоку данных с устройства).
- Обновленные возможности экспорта данных
Тестирование модели на обновленных данных стало возможным «в один клик» мыши. Оценивание характеристик модели доступно по автоматически генерируемым отчетам в .xlsx, а также просматривание временных диаграмм распознавания, изучение топографии, сохранённой в виде картинок.
- Алгоритмы извлечения признаков
Встроенные методы глубокого обучения и адаптивного отбора ключевых признаков позволяют сделать модель распознавания максимально точной.
- Встроенная визуальная БОС
Изображения стимулов можно выводить на экране или генерировать их встроенными методами глубокого обучения в реальном времени.