Аналіз підходів розробки програмних нейроінтерфейсів у задачах класифікації моторних уявлень верхніх кінцівок

Анотація

У статті проведено аналіз сучасних підходів до побудови програмних нейроінтерфейсів для задач класифікації ЕЕГ-сигналів моторних уявлень верхніх кінцівок. Актуальність дослідження зумовлена зростанням потреби у створенні програмних нейроінтерфейсів, здатних працювати в режимі, наближеному до реального часу, адаптуватися до міжсуб’єктної варіативності та функціонувати в умовах обмежених обчислювальних ресурсів. У роботі проаналізовано основні етапи обробки ЕЕГ-сигналів, зокрема реєстрацію сигналів, попередню обробку, виділення ознак, класифікацію та інтерпретацію результатів. Розглянуто сучасні моделі машинного та глибокого навчання, а також підходи до побудови програмних нейроінтерфейсів із використанням хмарних і розподілених обчислень. Окрему увагу приділено можливостям використання AutoML-підходів для автоматизації побудови систем класифікації ЕЕГ-сигналів. У результаті аналізу визначено основні обмеження сучасних рішень, серед яких міжсуб’єктна варіативність, складність узагальнення моделей, залежність результатів від попередньої обробки сигналів, недостатня інтеграція компонентів системи та обмежена підтримка роботи в режимі реального часу. Узагальнено ключові вимоги до перспективних програмних нейроінтерфейсів, зокрема модульність архітектури, підтримку розподілених обчислень, адаптивність моделей та забезпечення відтворюваності експериментів. Отримані результати можуть бути використані як основа для подальшого проєктування адаптивних систем аналізу ЕЕГ-сигналів і EEG-орієнтованих програмних нейроінтерфейсів.