Данное исследование сосредоточено на разработке метода восстановления электроэнцефалографического сигнала с использованием машинного обучения и ближайших каналов. Основная цель заключается в разработке модели, способной восстановить качество сигнала на основе данных, полученных с ближайших каналов. Разработанная модель обладает способностью сохранять размерность данных для обучения прикладных нейронных сетей, а также дополнять данные путем аугментации для улучшения целевых показателей. В модели применяются несколько техник с целью повышения ее эффективности: нормализация по слою, выявление пространственно-временных особенностей и зануление каналов для предотвращения переобучения.

Якубицкий В.Р. (науч. рук. Билый А.М.) Восстановление сигнала электроэнцефалографического канала с использованием машинного обучения // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2024]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/13162