Nadgledani algoritmi mašinskog učenja za klasifikaciju moždanih signala - Satam, Ihab A.; Szabolcsi, Róbert (Vojnotehnički glasnik / Military Technical Courier, 2024)
Uvod/cilj: Moždani talasi imaju sve češću primenu, naričito u oblasti aplikacija za pomoć osobama sa amputacijom ili paralizom. Cilj ovog istraživanja jeste procena uspešnosti klasifikovanja moždanih signala različitih nadgledanih algoritama mašinskog učenja, sa težištem na poboljšanju preciznosti i efikasnosti interfejsa između mozga i računara. Metode: U radu su analizirani podaci moždanih signala pomoću nekoliko poznatih nadgledanih modela učenja, poput metoda potpornih vektora (SVM) i neuralnih mreža (NN). Podaci su uzeti iz prethodne studije. Dvadeset pet ispitanika je zamišljalo da pokreće desnu ruku (lakat i ručni zglob) dok su istovremeno snimani moždani signali. Skup podataka je pripremljen za analizu korišćenjem detaljnih postupaka prethodne obrade i ekstrakcije karakteristika. Rezultati: Studija naglašava suštinski značaj selekcije karakteristika i modifikacije modela za dobijanje što boljih rezultata klasifikacije. Nadgledane metode mašinskog učenja imaju veliki potencijal za klasifikovanje moždanih signala, naročito metode SVM i NN. Zaključak: Korišćenje metoda SVM i NN ima potencijal da potpuno transformiše kreiranje najsavremenijih interfejsova između mozga i računara. Integracija ovih modela sa podacima dobijenim u realnom vremenu treba da bude predmet budućih istraživanja.