USING A NEURAL NETWORK FOR PROCESSING AND ANALYZING EEG DATA
Authors: Журавлёв Д.В. , Резниченко А.А. 
Published: May 2024

Был проведён анализ данных электроэнцефалограммы (ЭЭГ), взятых из библиотеки MNE-python, по материалам открытого источника. Эти данные были получены с помощью системы Neuromag Vectorview в центре биомедицинской визуализации MGH/HMS/MIT Athinoula A. Martinos. Данные ЭЭГ с 60-канальной электродной шапочки регистрировались одновременно с данными магнитоэнцефалограммы (МЭГ). Исходный набор исследуемых данных был получен с помощью сканера Siemens 1,5 T Sonata, с использованием последовательности MPRAGE. В ходе эксперимента испытуемому предъявлялись шахматные узоры в левом и правом поле зрения, перемежающиеся тонами для левого или правого уха. Интервал между стимулирующими сигналами составлял 750 мс. Время от времени в центре поля зрения появлялся смайлик – стимулирующий воздействие для выявления потенциала P300. Испытуемому предлагалось нажать правым указательным пальцем клавишу как можно быстрее после появления смайлика. В ходе проведенного исследования нами были взяты образцы данных ЭЭГ, содержащие волны P300, которые возникли после предъявления испытуемым события №5 (смайлик). Благодаря использованию нейронной сети, была проведена классификация данных ЭЭГ по критериям наличия/отсутствия вызванных потенциалов P300 в исходных данных. Сделанные наработки могут быть использованы для упрощения установки входных параметров искусственных нейронных сетей, применяемых для обработки и анализа сигналов ЭЭГ. Исследование вариантов уменьшения процесса переобучения нейронной сети позволило, используя алгоритм Dropout, определить оптимальные исходные параметры работы нейросети. Проведенная классификация позволит формировать управляющие воздействия для исполнительных механизмов, реализуя тем самым интерфейс мозг-компьютер, основанный на волне P300

The analysis of EEG data taken from the MNE database, based on open source materials, was carried out. Such data were obtained using the Neuromag Vectorview system at the MGH/HMS/MIT Athinoula A. Martinos Biomedical Imaging Center. The EEG data from the 60-channel electrode cap were recorded simultaneously with the MEG data. The initial set of MRI data was obtained using a Siemens 1.5 T Sonata scanner, using the MPRAGE sequence. During the experiment, the subject was presented with chess patterns in the left and right field of vision, interspersed with tones for the left or right ear. The interval between stimuli was 750 ms. Sometimes a smiley face appeared in the center of the field of view. The subject was asked to press the key with his right index finger as soon as possible after the appearance of the smiley face. In the course of the study, we took samples of EEG data containing P300 waves that arose after the presentation of event No. 5 (smiley face) to the subjects. Using a neural network, the classification of EEG data was carried out according to the criteria of the presence/absence of P300 evoked potentials in the source data. The developments made can be used to simplify the installation of input parameters of artificial neural networks used for processing and analyzing EEG signals. The study of options for reducing the process of retraining the neural network allowed, using the Dropout algorithm, to determine the optimal initial parameters of the neural network. The classification carried out will make it possible to form control actions for executive mechanisms, thereby implementing a brain-computer interface based on the P300 wave