Григорян А.С.
ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ НЕЙРОИНТЕРФЕЙСОВ: АРХИТЕКТУРНЫЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ *
Аннотация:
в статье рассматриваются современные архитектурные и алгоритмические подходы к построению информационных систем обработки данных на основе нейроинтерфейсов. Описана типовая структура интерфейсов «мозг-компьютер», включая сенсорные модули, системы предварительной обработки и каналы передачи данных. Особое внимание уделено алгоритмам фильтрации, выделения признаков и методам машинного обучения, включая нейронные сети, используемые для интерпретации нейрофизиологических сигналов. Приведены примеры практического применения BCI-систем в медицине, нейрореабилитации, управлении техническими устройствами и кибербезопасности. Выделены ключевые вызовы и направления развития данной области в контексте интеграции с современными информационными технологиями.
Ключевые слова:
нейроинтерфейс, интерфейс мозг-компьютер, архитектура BCI, обработка ЭЭГ, машинное обучение, нейронные сети, сигналы мозга
Нейрокомпьютерные интерфейсы или интерфейсы «мозг-компьютер», прочно входят в число ключевых технологий современной информатики и бионики. Они обеспечивают двунаправленную связь между мозгом человека и внешними устройствами, преобразуя электрическую активность мозга в управляющие сигналы. Изначально системы «BCI» разрабатывались главным образом для медицинских целей – реабилитации пациентов с тяжёлыми двигательными нарушениями, такими как инсульт или травмы спинного мозга. Однако в последние годы область применения нейроинтерфейсов значительно расширилась и вышла за пределы клиники. Нейроинтерфейсы рассматриваются как часть современных информационных систем, предоставляя новые каналы взаимодействия от контроля протезов до управления «умным домом» и расширяя когнитивные и коммуникационные возможности пользователей. Цель данной статьи – систематически рассмотреть архитектурные решения и алгоритмические методы, лежащие в основе информационных систем на базе нейроинтерфейсов [2]. Типовая архитектура системы «мозг-компьютер» включает несколько ключевых компонентов: сенсоры нейронной активности (электроды ЭЭГ или другие датчики), устройства сбора сигналов, модули предварительной обработки и выделения признаков, алгоритмы перевода нейронных сигналов в управляющие команды и интерфейс управления внешними устройствами. Такая система часто содержит обратную связь, позволяя пользователю корректировать свою активность для более точного управления. Например, стандартный BCI может иметь последовательность: сбор электрических потенциалов мозга с помощью электродов, усиление и цифровая фильтрация сигналов, вычисление информативных признаков, классификация их нейросетями или другими алгоритмами и преобразование результата в команды для контроллера внешнего устройства [4]. Нейронные сенсоры варьируются от неинвазивных до инвазивных. К неинвазивным методам относятся ЭЭГ, МЭГ, ФМРТ и оптические (fNIRS), которые фиксируют электрическую или метаболическую активность мозга через скальп. Они относительно безопасны и мобильны, хотя по разрешению уступают прямым методам. Так, ЭЭГ считается наиболее практичным благодаря простоте использования и высокой портативности. МЭГ и ФМРТ обеспечивают прямое измерение, но требуют громоздкой аппаратуры и не подходят для портативных систем. Инвазивные сенсоры, например электроды и нейроимплантаты, дают более точные и высококачественные сигналы, но требуют хирургического вмешательства и сопряжены с риском образования рубцовой ткани на мозге. Вследствие этого большинство современных BCI-систем используют ЭЭГ или гибридные технологии [4], [5]. После захвата нейронного сигнала он проходит этапы предварительной обработки: усиление, аналого-цифровое преобразование и фильтрацию для подавления шумов и артефактов, таких как движение глаз, мышечная активность. Далее осуществляется выделение признаков в различных областях анализа: во временной: амплитудные и временные характеристики сигналов, ERP компоненты, частотной: спектральная мощность в диапазонах дельта–гамма или в комбинированных областях и пространственной. Типичный конвейер обработки EEG включает этапы: сбор данных, предобработку, выделение и отбор признаков, а затем обучение моделей классификации [6]. Каналы передачи данных в BCI могут быть как проводными, так и беспроводными. В портативных системах сигнал с датчиков часто передаётся по беспроводному каналу (Bluetooth, Wi-Fi, радиопередатчики) на вычислительный блок. Требования к пропускной способности и задержкам зависят от приложения, например быстрое управление протезом или медленный анализ состояния. Вычислительные блоки могут быть реализованы на встроенных микроконтроллерах, DSP, FPGA, GPU или в виде удалённых сервисов облачных вычислений. С развитием мобильных устройств и маломощных нейропроцессоров BCI-системы всё чаще переносятся на компактные, энергоэффективные платформы. Использование методов искусственного интеллекта позволяет переносить тяжелые вычисления на облако или мощные локальные серверы, обеспечивая более точную обработку сигналов. Алгоритмическая часть BCI охватывает фильтрацию, выделение признаков, обучение моделей и классификацию. На этапе фильтрации часто применяются полосовые фильтры и заграждение сетевой частоты 50/60 Гц, а также методы подавления артефактов ICA и регрессия по референсным каналам. Предварительная очистка сигнала помогает повысить отношение сигнал/шум и выделить полезную информацию из сырых EEG-данных. Далее из отфильтрованного сигнала извлекаются информативные признаки. Это могут быть статистические характеристики во временной области, такие как величины ERP-компонент или амплитуды мозговых волн, а также частотные признаки: мощности в стандартных ритмах, спектральная плотность мощности. Часто реализуется многомерное извлечение признаков, а затем их отбор или сокращение размерности для повышения устойчивости алгоритмов. Классификация извлечённых признаков и прогноз выполняются с помощью методов машинного обучения. Широко применяются классические алгоритмы: линейный дискриминантный анализ LDA, метод опорных векторов SVM, деревья решений, k-ближайших соседей kNN, Байес и их комбинации. Известно, что обучаемые «с учителем» методы, такие как SVM и kNN, часто показывают более высокую точность распознавания, чем без учителя [3]. Современные исследования также активно используют ансамбли классификаторов и гибридные методы, комбинируя несколько алгоритмов для повышения устойчивости. В последние годы большая часть исследований посвящена нейронным сетям и глубокому обучению. С появлением крупных публичных наборов EEG-данных алгоритмы глубокого обучения демонстрируют высокую эффективность при сложных задачах: классификация моторных образов, детекция эпилептических приступов, распознавание усталости или внимания водителя и др. Глубокие сверточные сети CNN и рекуррентные сети LSTM способны автоматически извлекать признаки из необработанного или минимально обработанного сигнала, устраняя необходимость ручной инженерии признаков. На сегодняшний день такие глубокие модели рассматриваются как передовое решение для BCI-задач [6]. Для повышения надёжности систем разрабатываются адаптивные алгоритмы и методы переноса обучения. К примеру, при изменении качества сигналов, например из-за испорченных каналов используются статистические методы контроля качества и автоматическая перенастройка сети без нового сбора калибровочных данных. Описано применение маскирования входов и дообучения нейронных сетей при потере каналов, что позволяет адаптироваться к изменчивым условиям работы BCI [2]. Таким образом, современные алгоритмические решения стремятся к тому, чтобы система «училась» на ходу, корректируя себя без участия пользователя и минимизируя необходимость повторной калибровки. BCI-технологии находят применение в медицине, устройствах управления, реабилитации и даже в системах безопасности. В клинической практике нейроинтерфейсы используются для восстановления утраченных функций. Например, системы «мозг-компьютер» позволяют парализованным пациентам управлять роботизированными протезами или инвалидными колясками лишь силой мысли. Благодаря этому значительно повышается качество жизни людей с тяжёлыми двигательными нарушениями – BCI выступает «мозгом» для утраченных конечностей или служит каналом общения для людей в состоянии «запертого мозга». В нейрореабилитации интерфейсы мозга-компьютера применяются совместно с робототехникой и электростимуляцией для ускорения восстановления после инсульта или травм [4]. В гражданской и промышленной сферах BCI-технологии используются для бесконтактного управления устройствами. Например, благодаря преобразованию EEG-сигналов в команды уже реализованы прототипы управления компьютером, умным домом, дронами и другими системами простым мысленным усилием. Нейроинтерфейсы также находят применение в когнитивных технологиях: исследуются адаптивные обучающие системы и игры, анализирующие мозговую активность пользователя, а также интерфейсы виртуальной и дополненной реальности с управлением взглядом и мышлением. В области кибербезопасности показаны возможности использования биоэлектрических сигналов мозга в качестве уникальной биометрии для аутентификации пользователя. Так, методики «мозговых отпечатков» на основе ЭЭГ проявили высокую точность распознавания личности (>95%) и могут обеспечить непрерывную идентификацию в режиме реального времени [6]. Информационные системы на основе нейроинтерфейсов интегрируют в себе сложные аппаратные и программные компоненты, объединяя сенсоры мозга, каналы связи и интеллектуальные алгоритмы обработки. Важно, что современные подходы всё активнее опираются на методы искусственного интеллекта и глубокого обучения, что существенно повышает точность декодирования мозговых сигналов. Одновременно развивается концепция двунаправленных BCI с обратной связью: наряду с считыванием мозговых команд возможна электростимуляция корковых областей для улучшения нейропластичности и адаптивного обучения пользователя. Эти тенденции, вкупе с миниатюризацией сенсоров и широким применением беспроводных технологий, открывают перспективы интеграции нейроинтерфейсов в массовые информационные и медицинские системы. Основные сложности при этом остаются общими для нейроинтерфейсов: слабый сигнал мозга на фоне артефактов, высокая межиндивидуальная изменчивость сигналов, необходимость быстрой адаптации моделей к меняющимся условиям и длительной тренировке пользователя. Необходимо также учитывать этические и правовые аспекты – от защиты личных «мысленных данных» до предупреждения нежелательного воздействия на мозг. Перспективным направлением являются гибридные системы, сочетающие несколько видов нейросенсоров, например ЭЭГ + fNIRS или комбинации ЭЭГ и ЭКГ, и комбинирующие интерфейсы с другими технологиями такими как нейростимуляция, когнитивные контроллеры. В целом, интеграция нейроинтерфейсов в информационные системы остаётся динамичной областью, где дальнейшее развитие будет во многом определяться успехами в области ИИ и аппаратных инновациях.
Номер журнала Вестник науки №5 (86) том 3
Ссылка для цитирования:
Григорян А.С. ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ НЕЙРОИНТЕРФЕЙСОВ: АРХИТЕКТУРНЫЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ // Вестник науки №5 (86) том 3. С. 1356 - 1363. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/23159 (дата обращения: 12.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+