Лаборатория нейротехнологий и биоинформатики, действующая в составе нашего университета, представляет собой передовой научно-исследовательский и практический центр на стыке нейронауки и биоинформатики, где биологические сигналы обрабатываются и анализируются с использованием методов инженерии и компьютерных наук.
Что такое Лаборатория нейротехнологий и биоинформатики? / Какова её цель?
Основная цель: Основная цель Лаборатории нейротехнологий и биоинформатики заключается в предоставлении студентам возможностей для прямого и практического опыта в научных исследованиях, проводимых в области нейронауки (neuroscience). Лаборатория ставит своей задачей осмысление данных, полученных из сложных биологических и неврологических систем, с использованием современных инженерных методов, а также решение проблем в различных дисциплинах с помощью технических алгоритмов.
Приборы и техническое оснащение лаборатории
Отличительные особенности: Инфраструктура лаборатории оснащена специальными программными и аппаратными комплектами для разработки, обеспечивающими проведение процессов интерфейсов «мозг-компьютер» (ИМК), сбор неврологических данных и биоинформационное моделирование с высокой точностью.
- EEG Emotiv Epoc Neuroheadset SDK: Многоканальная нейрогарнитура с комплектом разработчика программного обеспечения (SDK), которая осуществляет беспроводную запись биоэлектрической активности мозга, сбор сырых данных ЭЭГ (электроэнцефалографии) и передачу сигнала в реальном времени.
- Блоки обработки сигналов и анализа данных: Высокопроизводительная вычислительная инфраструктура, выполняющая процессы удаления шумов, фильтрации частот и статистического анализа собранных сырых данных перед их классификацией.
Области исследований и сферы применения
Академический вклад: Проекты и практические занятия, проводимые в лаборатории, основаны на обработке сырых данных, полученных из нервной системы, с помощью искусственного интеллекта и инженерных алгоритмов. Основными направлениями исследований и применения лаборатории являются:
- Сбор и обработка сырых данных ЭЭГ: Получение мгновенных и высокоточных неврологических данных от участников или в ходе экспериментальных процессов с использованием системы EEG Emotiv Epoc.
- Удаление шума из сигналов (Artifact Removal): Очистка сырых данных ЭЭГ от шумов, вызванных мышечными движениями, морганием глаз или внешними электромагнитными факторами, с помощью этапов продвинутой фильтрации.
- Методы извлечения признаков (Feature Extraction): Выявление отличительных характеристик сигнала математическими методами с целью придания очищенным данным осмысленности и подготовки их к этапу классификации (classification).
- Инженерные методы и алгоритмы оптимизации: Тестирование современных алгоритмов оптимизации с целью максимального повышения производительности классификации сигналов и их применение к сложным проблемам в различных дисциплинах.
Вклад в развитие студентов и отрасли
- Возможность практического применения: Студенты закрепляют абстрактные понятия, усвоенные на теоретических занятиях по нейронауке и биоинформатике, путем непосредственной практики с устройствами промышленного и академического стандарта, такими как EEG Emotiv Epoc Neuroheadset SDK.
- Компетенция междисциплинарного решения проблем: Студенты, использующие методы инженерии, компьютерных наук и нейронауки в совокупности, приобретают видение работы над аналитическим решением сложных проблем в различных дисциплинах.
- Разработка алгоритмов и оптимизация производительности: Исследователи, работающие над алгоритмами оптимизации для повышения эффективности классификации, овладевают инфраструктурой моделей искусственного интеллекта и машинного обучения нового поколения.
