Решается задача построения модели анализа активности головного мозга, учитывающей пространственную структуру сигнала. Данные об активности мозга представлены в виде многомерных временных рядов, считываемых датчиками, расположенными на голове испытуемого одним из универсальных стандартов размещения. Существующие решения на основе сверточных нейронных сетей обычно определяются на канально-временном представлении сигнала, в предположении отсуствия информации о геометрическом устройсте и связи временных рядов. Предлагается использовать графовое представление сигнала, что позволит выявить более сложные взаимосвязи различных областей активности в пространсве и провести нейробиологическую интерпретацию функциональных связей мозга. Исследуются различные методы построения матрицы смежности, определяющей графовую структуру для ее последующего использования графовой моделью. Для определения матрицы смежности используются детерминированные методы оценки линейной связи между временными рядами на основе спектрального анализа, авторегресионного подхода и нелинейный метод синхронизации фаз. В качестве модели для решения задачи декодирования предлагается использовать композицию графовой свертки для агрегации пространственной информации и реккурентного блока для обработки временной последовательности.
Автор: Вареник Наталия
Научный руководитель: Стрижов Вадим Викторович