WO2020139108A1 - Способ проведения когнитивных исследований с использованием системы нейровизуализации и механизма обратной связи - Google Patents
Способ проведения когнитивных исследований с использованием системы нейровизуализации и механизма обратной связи Download PDFInfo
- Publication number
- WO2020139108A1 WO2020139108A1 PCT/RU2018/000882 RU2018000882W WO2020139108A1 WO 2020139108 A1 WO2020139108 A1 WO 2020139108A1 RU 2018000882 W RU2018000882 W RU 2018000882W WO 2020139108 A1 WO2020139108 A1 WO 2020139108A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- subject
- neuroimaging
- trigger
- triggers
- training
- Prior art date
Links
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
- A61B5/375—Electroencephalography [EEG] using biofeedback
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
- A61B5/377—Electroencephalography [EEG] using evoked responses
Definitions
- a method for conducting cognitive research using a neuroimaging system and a feedback mechanism is a method for conducting cognitive research using a neuroimaging system and a feedback mechanism.
- the invention relates to the medical field, and in particular to methods of researching human mental processes, thanks to which a person is able to perceive, transmit, analyze and memorize various information to the electroencephalogram interface system, a method for setting up a method for distinguishing a user's request and random access memory.
- the prior art method for automatically determining the current human comprising the steps of: detecting the characteristic values of said subject and generating output signals corresponding to said characteristic values, said characteristic values representing at least one member of the group consisting from the scalp potential with many points on the skin the head of the specified subject, muscle potential at many points on the body of the specified subject, the heart rate of the specified subject, eye movements of the specified subject and blinking of the eyes of the specified subject; amplification of said output signals; digitizing said output signals; determining a set of state variables for each of the plurality of selected frequency subbands of the selected frequency band for each of said output signals, generating sets of reference weights and sets of reference displacements for the neural network from sets of reference state variables corresponding to a known will and applying each of the mentioned sets of state variables , said sets of control weights and said sets of control biases to said neural network for determining said real will of said subject (see US 6349231 B 1, publ. 02.19.2002). This method is not intended to study the cognitive abilities of an individual.
- Also known from the prior art is a method for identifying brain waves which consists in setting up a discrimination method in a section of the electroencephalogram interface and consists in measuring a physical quantity corresponding to visual and / or auditory irritation and taking it as a characteristic value of irritation. Then, changes in the characteristic value of the stimulation are detected, which affects the potential associated with the event.
- the waveform of the event-related potential is stored and the user characteristic is extracted based on the stored waveform of the event-related potential.
- Random access memory stores a computer program and causes the computer to perform the steps of the tuning method.
- the use of the invention allows to simplify the calibration, increase the accuracy of determining the electroencephalogram and provide an electroencephalogram interface of increased manipulability. (see RU 2410026 C 2, publ.
- the problem to which the claimed research method is aimed is to determine the set of mental states of the test subject available for recognition and train the test subject to independently generate mental states while optimizing the number and location of the points of acquisition of electroencephalogram signals (EEG) from the surface of the skull of the subject.
- EEG electroencephalogram signals
- a method for conducting cognitive research using a neuroimaging system and feedback mechanism includes a system training stage and a testing stage, at the system training stage, the subject takes a comfortable and relaxed position in front of the neuroimaging system monitor, an electroencephalogram signal pickup device is installed and fixed on his head (EEG) with sensor electrodes, then the subject is shown using a neuroimaging system to trigger mental state triggers, simultaneously recording in real time a multi-channel EEG signal, determining brain activity zones using the functional mapping unit of the neuroimaging system and processing the resulting activity map with a neural network encoder of the neuroimaging system to obtain informative signs of signals, after which the calculated signs are stored in the memory of the neuroimaging system, then the trigger generator is trained gerov of the neuroimaging system convert the signs of the signal calculated by the encoder of the neuroimaging system into new image samples resembling those that were laid down in the stimulus database, and also, based on an analysis of the activity map of the brain’s areas of the subject, form a basic (
- the multi-channel EEG signal can be recorded at the training stage of the system when the subject performs a cognitive task, which consists in viewing and / or listening to a trigger with its simultaneous storage, or in the task of visual search for the desired trigger in the image.
- a cognitive task which consists in viewing and / or listening to a trigger with its simultaneous storage, or in the task of visual search for the desired trigger in the image.
- the determination of brain activity zones using the functional mapping unit of the neuroimaging system is preferably performed using a mathematical model to display the electroencephalogram (EEG) signals recorded from different points on the surface of the skull onto a map of the activity of brain zones.
- EEG electroencephalogram
- the technical result of the research is to determine the set of mental states of the subject available for recognition on the basis of a cognitive test with the presentation of external triggers of the mental state.
- the result is subject training independently generate mental states based on the imagination of target triggers without their direct presentation and optimization of the number and location of the points of pick-up of electroencephalogram signals (EEG) from the test subject's skull surface.
- EEG electroencephalogram signals
- a mental state is a process of conscious mental activity of a person (hereinafter - the subject), characterized by the following symptoms:
- the neurophysiological parameters (biosignals) of a person in a mental state are significantly different from his usual (“background”) parameters.
- the trigger of a mental state is a certain stimulus (image, sound or action), when perceived or imagined, a person goes into the associated mental state.
- Brain mapping the use of a mathematical model to display biosignals recorded from different points on the surface of the skull on a map of the activity of brain zones.
- Classifier of mental states is a mathematical model capable of determining, with some degree of accuracy, the fact that a person is in a particular mental state based on the calculation and analysis of informative signs of biosignals.
- the classifier is able to learn (i.e., adjust its data processing parameters) by providing it with a set of data corresponding to the a priori proposed set of mental states.
- Generative model a mathematical model based on neural networks, capable of generating realistic images (images, sound, etc.) based on some data set.
- the generative model is able to learn how to generate a certain type of image based on data that has certain properties.
- Neurointerface brain-computer interface, IMC
- IMC in-computer interface
- various external devices for example, “smart home”, wheelchair, PC keyboard, etc.
- the claimed method describes an asynchronous neural interface: the user's response to an external stimulus is analyzed only at the stage of system calibration, and not at the time of its presentation, but throughout its presence. Accordingly, at the stage of work, we no longer need to present any external stimuli; the user is able to reproduce them mentally at any moment necessary for him.
- inventive method there is feedback with the user, which allows the user to use the inventive system as a training module for the development of neurocontrol skills.
- This research method provides a quick and effective preparation of a person for mastering the brain-computer interface by determining the individual configuration of equipment, the individual number and composition of mental states, as well as teaching the generation of these states in an intuitive way.
- the subject In the course of the cognitive test, the subject is consistently presented with a standard set of stimuli - potential triggers of mental states. Each stimulus is presented several times during one test.
- the biosignal (EEG) is simultaneously recorded using a bio-amplifier and 128 sensors located on the surface of the skull.
- the classifier of mental states learns from the obtained data and determines the most stable among the called mental states, and the stimuli that caused them are declared triggers.
- the generative model learns to reproduce triggers based on the attributes of mental states calculated by the classifier.
- test subject is invited to independently generate mental states based on the imagination of triggers.
- the generative model reproduces stimuli based on the signs of biosignals calculated by the classifier and presents them to the subject.
- the subject upon successful generation of a mental state, the subject receives positive feedback in the form of an auxiliary external trigger, so training is more effective.
- brain zones are determined that are responsible for the generation of mental states defined in stage 1.
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Psychology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Developmental Disabilities (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
Изобретение относится к медицинской области, а именно к способу проведения когнитивных исследований с использованием системы нейровизуализации и механизма обратной связи. Заявленный способ содержит этап обучения системы и этап тестирования, на этапе обучения системы испытуемому демонстрируют триггеры ментального состояния, одновременно производя запись в режиме реального времени многоканального сигнала ЭЭГ, определяя зоны активности мозга, далее проводят обучение генератора триггеров системы нейровизуализации преобразовывать признаки сигнала в новые образцы изображений, далее на этапе тестирования испытуемый самостоятельно воображает увиденные им ранее триггеры ментального состояния, видя формирующийся на экране целевой триггер. Техническим результатом исследований является определение набора доступных для распознавания ментальных состояний испытуемого на основе проведения когнитивного теста с предъявлением внешних триггеров ментального состояния. Кроме того, результатом является обучение испытуемого самостоятельно генерировать ментальные состояния на основе воображения целевых триггеров без их непосредственного предъявления и оптимизация числа и расположения точек съема сигналов электроэнцефалограммы (ЭЭГ) с поверхности черепа испытуемого.
Description
Способ проведения когнитивных исследований с использованием системы нейровизуализации и механизма обратной связи.
Изобретение относится к медицинской области, а именно к способам исследований умственных процессов человека, благодаря которым человек получает возможность воспринимать, передавать, анализировать и запоминать различную информацию системе электроэнцефалограммного интерфейса, способу настройки способа различения запроса пользователя и оперативному запоминающему устройству.
Из уровня техники известен способ автоматического определения текущей воли человека, включающий в себя этапы, на которых: обнаруживают характеристические значения упомянутого субъекта и формируют выходные сигналы, соответствующие упомянутым характеристическим значениям, причем указанные характеристические значения представляют собой, по меньшей мере, один член группы, состоящей из потенциала скальпа при множество точек на коже
головы указанного субъекта, мышечный потенциал во множестве точек на теле указанного субъекта, частота сердечных сокращений указанного субъекта, движения глаз указанного субъекта и моргание глаз указанного субъекта; усиление указанных выходных сигналов; оцифровывание указанных выходных сигналов; определяют набор переменных состояния для каждой из множества выбранных частотных поддиапазонов выбранной полосы частот для каждого из упомянутых выходных сигналов, формируют наборы опорных весов и наборы опорных смещений для нейронной сети из наборов опорных переменных состояния, соответствующих к известной воле и применяя каждый из упомянутых наборов переменных состояния, упомянутые наборы контрольных весов и указанные наборы контрольных смещений к упомянутой нейронной сети для определения упомянутой настоящей воли указанного субъекта (см. US 6349231 В 1, опубл. 19.02.2002 г.). Данный способ не имеет целью исследований когнитивных способностей индивидуума.
Также из уровня техники известен способ идентификации мозговых волн который состоит в настройке способа различения в секции электроэнцефалограммного интерфейса и заключается в том, что измеряют физическую величину, соответствующую зрительному и/или слуховому раздражению, и принимают ее в качестве характеристической величины раздражения. Затем обнаруживают изменения характеристической величины раздражения, которое оказывает влияние на связанный с событием потенциал. Сохраняют форму волны связанного с событием потенциала и извлекают характеристическую величину пользователя, основываясь на сохраненной форме волны связанного с событием потенциала. Оперативное запоминающее устройство хранит компьютерную программу и вызывает выполнение компьютером этапов способа настройки. Использование изобретения позволяет упростить калибровку, повысить точность определения электроэнцефалограммы и обеспечить электроэнцефалограммный интерфейс повышенной манипулируемости. (см. RU 2410026 С 2, опубл. 27.01.2011 г.) В данном способе описан так называемый синхронный нейроинтерфейс, т.е. все измерения привязаны к одному фиксированному моменту времени - моменту реакции пользователя на внешнее
раздражение (изображение, аудио или видео). Кроме того, в данном способе отсутствует обратная связь с пользователем (результаты и успешность распознавания его ЭЭГ в явном виде не отображаются для него), что не позволяет пользователю научиться генерировать опреденные ментальные состояния.
Задачей на решение которой направлен заявленный способ исследований является определение набора доступных для распознавания ментальных состояний испытуемого и обучение испытуемого самостоятельно генерировать ментальные состояния с одновременной оптимизацией числа и расположения точек съёма сигналов электроэнцефалограммы (ЭЭГ) с поверхности черепа испытуемого.
Способ проведения когнитивных исследований с использованием системы нейровизуализации и механизма обратной связи, согласно заявляемому техническому решению содержит этап обучения системы и этап тестирования, на этапе обучения системы испытуемый занимает удобное и расслабленное положение перед монитором системы нейровизуализации, на его голову устанавливают и закрепляют устройство съема сигналов электроэнцефалограммы (ЭЭГ) с сенсорами-электродами, затем испытуемому демонстрируют с помощью системы нейровизуализации триггеры ментального состояния, одновременно производя запись в режиме реального времени многоканального сигнала ЭЭГ, определяя зоны активности мозга с помощью блока функционального картирования системы нейровизуализации и обрабатывая полученную карту активности нейросетевым кодировщиком системы нейровизуализации для получения информативных признаков сигналов, после чего рассчитанные признаки сохраняют в памяти системы нейровизуализации, далее проводят обучение генератора триггеров системы нейровизуализации преобразовывать признаки сигнала, рассчитанные кодировщиком системы нейровизуализации, в новые образцы изображений, напоминающие те, что были заложены в базу стимулов, а также на основе анализа карты активности зон мозга испытуемого формируют базовый (сокращённый) набор сенсоров-электродов, регистрации сигнала с которых будет достаточно для работы системы нейровизуализации без существенной потери точности, далее на этапе тестирования испытуемый самостоятельно воображает увиденные им ранее триггеры ментального состояния,
при этом производят регистрацию и обработку многоканального сигнала ЭЭГ и на мониторе системы нейровизуализации транслируют текущий результат работы генератора триггеров системы нейровизуализации, причем, чем лучше испытуемый концентрирует свои мысли на воображении целевого триггера, тем свойства его ЭЭГ сигнала ближе к свойствам тех сигналов, что были зарегистрированы на этапе обучения системы, и тем более похожий на целевой триггер сигнал создаёт генератор триггеров и отображает его на мониторе, в свою очередь, видя формирующийся на экране целевой триггер, испытуемый получает обратную связь, способствующую более успешному выполнению когнитивных задач испытуемым в ходе исследований
зависимые пункты
При этом на этапе тестирования, когда испытуемый самостоятельно воображает увиденные им ранее триггеры ментального состояния, могут производить запись регистрируемых многоканальных сигналов ЭЭГ.
Перед началом этапа обучения с целью обеспечения хорошей проводимости сенсоров-электродов устройства съема сигналов электроэнцефалограммы (ЭЭГ) на кожу головы испытуемого целесообразно наносить токопроводящий гель.
Запись многоканального сигнала ЭЭГ на этапе обучения системы могут производить при выполнении испытуемым когнитивного задания, заключающегося в просмотре и/или прослушивании триггера с одновременным его запоминанием, или в задачи визуального поиска нужного триггера на изображении.
Определение зон активности мозга с помощью блока функционального картирования системы нейровизуализации предпочительно производят с применением математической модели для отображения зарегистрированных с разных точек поверхности черепа сигналов электроэнцефалограммы (ЭЭГ) на карту активности зон мозга.
Техническим результатом исследований является определение набора доступных для распознавания ментальных состояний испытуемого на основе проведения когнитивного теста с предъявлением внешних триггеров ментального состояния. Кроме того, результатом является обучение испытуемого
самостоятельно генерировать ментальные состояния на основе воображения целевых триггеров без их непосредственного предъявления и оптимизация числа и расположения точек съёма сигналов электроэнцефалограммы (ЭЭГ) с поверхности черепа испытуемого.
Заявляемый способ иллюстрируется прилагаемой блок-схемой, на которой цифрами обозначены:
1 - Сигнал ЭЭГ ;
2 - Блок функционального картирования;
3 - Выбор конфигурации сенсоров;
4 - Карта активности;
5 - Классификатор ЭЭГ (кодировщик);
6 - Выбор индивидуальных триггеров;
7 - Информативные признаки сигнала;
8 - Генератор изображений (декодировщик);
9 -База триггеров;
10 - Обратная связь.
Используемые термины и определения:
Ментальное состояние — это процесс осознанной мыслительной деятельности человека (далее - испытуемый) , характеризующийся следующими признаками:
- Воспроизводимость (человек и может по собственному намерению и в любой момент времени перейти в данное ментальное состояние).
- Наличие триггера (см. ниже)
- Стабильность (человек может оставаться в ментальном состоянии в течение достаточно длительного времени: от 30 секунд и более).
- Нейрофизиологические параметры (биосигналы) человека, пребывающего в ментальном состоянии, достоверно отличны от его обычных («фоновых») параметров.
Триггер ментального состояния - некий стимул (изображение, звук либо действие), при восприятии либо при воображении которого человек переходит в ассоциированное с ним ментальное состояние.
Картирование мозга - применение математической модели для отображения зарегистрированных с разных точек поверхности черепа биосигналов на карту активности зон мозга.
Классификатор ментальных состояний - математическая модель, способная на основе расчета и анализа информативных признаков биосигналов определять с некоторой степенью точности факт пребывания человека в том или ином ментальном состоянии. Классификатор способен обучаться (т.е. настраивать свои параметры обработки данных) при предоставлении ему набора данных, соответствующих априори предполагаемому набору ментальных состояний.
Генеративная модель - математическая модель на основе нейронных сетей, способная генерировать реалистичные образы (изображения, звук и т.д.) на основе некоторого набора данных. Г енеративная модель способна обучаться генерировать определенный тип образа на основе данных, обладающих определенными свойствами.
Нейроинтерфейс (интерфейс мозг-компьютер, ИМК) - управление различными внешними устройствами (например, «умным домом», инвалидной коляской, клавиатурой ПК итп) на основе команд, генерируемых испытуемым посредством перехода в различные ментальные состояния.
В заявляемом способе описывается асинхронный нейроинтерфейс: реакция пользователя на внешний стимул анализируется только на этапе калибровки системы, и не в момент его предъявления, а на всем протяжении его наличия. Соответственно, на этапе работы нам не нужно более предъявлять никаких внешних стимулов, пользователь способен сам воспроизвести их мысленно в любой нужный для него момент.
При этом в заявлемом способе есть обратная связь с пользователем, что позволяет пользователю использовать заявляемую систему как тренировочный модуль для развития навыков нейроуправления.
Данным способом исследований обеспечивается быстрая и эффективная подготовка человека к освоению им интерфейса мозга-компьютер посредством определения индивидуальной конфигурации оборудования, индивидуального количества и состава ментальных состояний, а также обучения генерации этих состояний интуитивно понятным способом.
Для этого осуществления способа необходимо решить следующие задачи:
1) Определить набор доступных для распознавания ментальных состояний испытуемого на основе проведения когнитивного теста с предъявлением внешних стимулов-триггеров.
2) Обучить испытуемого самостоятельно генерировать ментальные состояния на основе воображения стимулов-триггеров без их непосредственного предъявления.
3) Оптимизировать число и расположение точек съёма биосигналов с поверхности черепа испытуемого.
Последовательность взаимодействия испытуемого с системой Когниграф для решения поставленных задач:
1) В процессе когнитивного теста испытуемому последовательно предъявляется стандартный набор стимулов - потенциальных триггеров ментальных состояний. Каждый стимул предъявляется несколько раз в течение одного теста. Синхронно проводится регистрация биосигнала (ЭЭГ) с помощью биоусилителя и 128 сенсоров, расположенных на поверхности черепа. Классификатор ментальных состояний обучается на полученных данных и определяет среди вызванных ментальных состояний наиболее устойчивые, а вызвавшие их стимулы объявляются триггерами. Генеративная модель обучается воспроизводить триггеры на основе рассчитанных классификатором признаков ментальных состояний.
2) Испытуемому предлагается самостоятельно сгенерировать ментальные состояния на основе воображения триггеров. При этом генеративная модель воспроизводит стимулы на основе рассчитанных классификатором признаков биосигналов и предъявляет их испытуемому. Таким образом, при успешной генерации ментального состояния, испытуемый получает
положительную обратную связь в виде вспомогательного внешнего триггера, таким образом, обучение проходит более эффективно.
) На основе картирования мозга определяются зоны мозга, отвечающие за генерацию определенных на этапе 1 ментальных состояний. На основе алгоритма оптимизации предлагаются варианты перераспределения сенсоров с учетом локализации данных зон, по двум целевым функциям: сохранение максимальной точности распознавания ментальных состояний и минимизация числа сенсоров до необходимого (требуемого) для данного испытуемого.
Claims
1. Способ проведения когнитивных исследований с использованием системы нейровизуализации и механизма обратной связи, характеризующийся тем, что он содержит этап обучения системы и этап тестирования, на этапе обучения системы испытуемый занимает удобное и расслабленное положение перед монитором системы нейровизуализации, на его голову устанавливают и закрепляют устройство съема сигналов ЭЭГ с сенсорами-электродами, затем испытуемому демонстрируют с помощью системы нейровизуализации триггеры ментального состояния, одновременно производя запись в режиме реального времени многоканального сигнала ЭЭГ, определяя зоны активности мозга с помощью блока функционального картирования системы нейровизуализации и обрабатывая полученную карту активности нейросетевым кодировщиком системы нейровизуализации для получения информативных признаков сигналов, после чего рассчитанные признаки сохраняют в памяти системы нейровизуализации, далее проводят обучение генератора триггеров системы нейровизуализации преобразовывать признаки сигнала, рассчитанные кодировщиком системы нейровизуализации, в новые образцы изображений, напоминающие те, что были заложены в базу стимулов, а также на основе анализа карты активности зон мозга испытуемого формируют базовый набор сенсоров-электродов, регистрации сигнала с которых будет достаточно для работы системы нейровизуализации без существенной потери точности, далее на этапе тестирования испытуемый самостоятельно воображает увиденные им ранее триггеры ментального состояния, при этом производят регистрацию и обработку многоканального сигнала ЭЭГ и на мониторе системы нейровизуализации транслируют текущий результат работы генератора триггеров системы нейровизуализации, причем, чем лучше испытуемый концентрирует свои мысли на воображении целевого триггера, тем свойства его ЭЭГ сигнала ближе к свойствам тех сигналов, что были зарегистрированы на этапе обучения системы, и тем более похожий на целевой триггер сигнал создаёт генератор триггеров и отображает его на мониторе, в свою очередь, видя формирующийся на экране целевой триггер, испытуемый получает обратную связь,
способствующую более успешному выполнению когнитивных задач испытуемым в ходе исследований
зависимые пункты
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что на этапе тестирования, когда испытуемый самостоятельно воображает увиденные им ранее триггеры ментального состояния, производят запись регистрируемых многоканальных сигналов ЭЭГ.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что перед началом этапа обучения с целью обеспечения хорошей проводимости сенсоров-электродов устройства съема сигналов ЭЭГ на кожу головы испытуемого наносят токопроводящий гель.
4. Способ по п.1, отличающийся тем, что запись многоканального сигнала ЭЭГ на этапе обучения системы производят при выполнении испытуемым когнитивного задания, заключающегося в просмотре и/или прослушивании триггера с одновременным его запоминанием, или в задачи визуального поиска нужного триггера на изображении.
5. Способ по п.1, отличающийся тем, что определение зон активности мозга с помощью блока функционального картирования системы нейровизуализации производят с применением математической модели для отображения зарегистрированных с разных точек поверхности черепа сигналов ЭЭГ на карту активности зон мозга.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/RU2018/000882 WO2020139108A1 (ru) | 2018-12-27 | 2018-12-27 | Способ проведения когнитивных исследований с использованием системы нейровизуализации и механизма обратной связи |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/RU2018/000882 WO2020139108A1 (ru) | 2018-12-27 | 2018-12-27 | Способ проведения когнитивных исследований с использованием системы нейровизуализации и механизма обратной связи |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2020139108A1 true WO2020139108A1 (ru) | 2020-07-02 |
Family
ID=71127324
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/RU2018/000882 WO2020139108A1 (ru) | 2018-12-27 | 2018-12-27 | Способ проведения когнитивных исследований с использованием системы нейровизуализации и механизма обратной связи |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| WO (1) | WO2020139108A1 (ru) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114888829A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-08-12 | 浙江大学 | 基于轻量级脑机接口的熊蜂机器人飞行偏转行为控制方法及系统 |
| CN117116426A (zh) * | 2023-10-20 | 2023-11-24 | 慧创科仪(北京)科技有限公司 | 一种用于改善脑功能状况的神经反馈训练系统、存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2561290C1 (ru) * | 2014-10-10 | 2015-08-27 | Елена Анатольевна Мельникова | Способ оценки тяжести детского церебрального паралича (дцп) и задержек в психоречевом развитии (зпрр) |
| RU2622206C2 (ru) * | 2015-10-28 | 2017-06-13 | Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ГБОУ ВПО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России) | Способ реабилитации больных после инсульта или травмы с использованием роботизированного комплекса, включающего экзоскелет конечности человека, управляемый через интерфейс мозг-компьютер посредством воображения движений |
| US20170202476A1 (en) * | 2014-07-24 | 2017-07-20 | Stichting Katholieke Universiteit | Brain computer interface using broadband evoked potentials |
| RU2637300C1 (ru) * | 2016-11-29 | 2017-12-01 | Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Способ диагностики эпилепсии на основе комплекса электроэнцефалографических показателей, характеристик экзогенных и когнитивных вызванных потенциалов, показателей моторного и вегетативного обеспечения деятельности при помощи технологии искусственных нейронных сетей |
| US9839392B2 (en) * | 2011-07-20 | 2017-12-12 | Elminda Ltd. | Method and system for estimating brain concussion |
-
2018
- 2018-12-27 WO PCT/RU2018/000882 patent/WO2020139108A1/ru active Application Filing
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9839392B2 (en) * | 2011-07-20 | 2017-12-12 | Elminda Ltd. | Method and system for estimating brain concussion |
| US20170202476A1 (en) * | 2014-07-24 | 2017-07-20 | Stichting Katholieke Universiteit | Brain computer interface using broadband evoked potentials |
| RU2561290C1 (ru) * | 2014-10-10 | 2015-08-27 | Елена Анатольевна Мельникова | Способ оценки тяжести детского церебрального паралича (дцп) и задержек в психоречевом развитии (зпрр) |
| RU2622206C2 (ru) * | 2015-10-28 | 2017-06-13 | Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ГБОУ ВПО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России) | Способ реабилитации больных после инсульта или травмы с использованием роботизированного комплекса, включающего экзоскелет конечности человека, управляемый через интерфейс мозг-компьютер посредством воображения движений |
| RU2637300C1 (ru) * | 2016-11-29 | 2017-12-01 | Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Способ диагностики эпилепсии на основе комплекса электроэнцефалографических показателей, характеристик экзогенных и когнитивных вызванных потенциалов, показателей моторного и вегетативного обеспечения деятельности при помощи технологии искусственных нейронных сетей |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114888829A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-08-12 | 浙江大学 | 基于轻量级脑机接口的熊蜂机器人飞行偏转行为控制方法及系统 |
| CN114888829B (zh) * | 2022-04-29 | 2023-09-22 | 浙江大学 | 基于轻量级脑机接口的熊蜂机器人飞行偏转行为控制方法及系统 |
| CN117116426A (zh) * | 2023-10-20 | 2023-11-24 | 慧创科仪(北京)科技有限公司 | 一种用于改善脑功能状况的神经反馈训练系统、存储介质 |
| CN117116426B (zh) * | 2023-10-20 | 2024-02-13 | 慧创科仪(北京)科技有限公司 | 一种用于改善脑功能状况的神经反馈训练系统、存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Pfurtscheller et al. | 15 years of BCI research at Graz University of Technology: current projects | |
| Chaouachi et al. | Affect and mental engagement: Towards adaptability for intelligent | |
| JP2019513516A (ja) | 人の視覚パフォーマンスを査定するために視覚データを入手し、集計し、解析する方法およびシステム | |
| US10390722B2 (en) | Method for quantifying the perceptive faculty of a person | |
| CA2935813A1 (en) | Adaptive brain training computer system and method | |
| JP2009508553A (ja) | 眼球性質を解析することで、人間の感情を決定するシステムおよび方法 | |
| CN111227825B (zh) | 一种基于脑机接口系统辅助评估声源定位的方法 | |
| EP3721320A1 (en) | Communication methods and systems | |
| KR101854812B1 (ko) | 시청각 콘텐츠와 생체신호 분석을 활용한 정신증상 평가 시스템 | |
| US20100094156A1 (en) | System and Method for Biofeedback Administration | |
| CN114246589B (zh) | 记忆认知能力测评方法及系统 | |
| CN114847950A (zh) | 基于虚拟现实的注意力评估与训练系统、方法及存储介质 | |
| CN115376695A (zh) | 基于扩展现实的神经心理评估及干预的方法、系统和装置 | |
| US20200329991A1 (en) | Electroencephalogram measurement system, electroencephalogram measurement method, program, and non-transitory storage medium | |
| Szwoch | Emotion recognition using physiological signals | |
| WO2020139108A1 (ru) | Способ проведения когнитивных исследований с использованием системы нейровизуализации и механизма обратной связи | |
| US11660038B2 (en) | System based on multi-sensory learning and EEG biofeedback for improving reading ability | |
| Harrison et al. | EEG and fMRI agree: Mental arithmetic is the easiest form of imagery to detect | |
| Yasemin et al. | Emotional state estimation using sensor fusion of EEG and EDA | |
| CN116088686B (zh) | 一种脑电溯源的运动想象脑机接口训练方法与系统 | |
| da Silveira et al. | Physiological Data for User Experience and Quality of Experience: A Systematic Review (2018–2022) | |
| CN116098634A (zh) | 一种基于刺激事件的脑功能检测评估方法、装置及系统 | |
| Razali et al. | 2D affective space model (ASM) for detecting autistic children | |
| US20230169880A1 (en) | System and method for evaluating simulation-based medical training | |
| Alimardani et al. | Robot-Assisted Language Learning Increases Functional Connectivity in Children's Brain |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| 121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 18944630 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
| NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |
|
| 122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 18944630 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |