Сверточные нейронные сети для детектирования P300 с применением к интерфейсам мозг–компьютер

Интерфейс мозг–компьютер (BCI) представляет собой особый тип интерфейса человек–компьютер, обеспечивающий прямое взаимодействие человека с компьютером посредством анализа измерений активности мозга. В BCI используются парадигмы оддбола для генерации событийно-связанных потенциалов (ERP), таких как волна P300, в ответ на целевые стимулы, выбранные пользователем. Спеллер P300 основан на этом принципе: детектирование волн P300 позволяет пользователю вводить символы. Спеллер P300 включает две задачи классификации. Первая заключается в обнаружении наличия P300 на электроэнцефалограмме (EEG). Вторая состоит в объединении различных ответов P300 для определения нужного вводимого символа. Представлен новый метод детектирования волн P300. Модель основана на сверточной нейронной сети (CNN). Топология сети адаптирована для обнаружения волн P300 во временной области. Предложены семь классификаторов на основе CNN: четыре моноклассификатора с различными наборами признаков и три мультиклассификатора. Эти модели протестированы и сопоставлены с использованием набора данных II третьего конкурса BCI. Наилучший результат получен с помощью решения на основе мультиклассификатора: показатель распознавания составил 95,5 процента без отбора каналов перед классификацией. Предложенный подход также предоставляет новый способ анализа активности мозга благодаря рецептивному полю моделей CNN.