Авторские права: © 2026 принадлежат авторам. Лицензиат: РНИМУ им. Н.И. Пирогова.
Статья размещена в открытом доступе и распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution (CC BY).

ОРИГИНАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

Тестирование речевого реабилитационного нейроинтерфейса для применения в клинических условиях

М. А. Протопова1 , Г. И. Горшков1 , Г. Шолк2 , О. В. Драгой1
Информация об авторах

1 НИУ ВШЭ, Москва, Россия

2 Фуданьский университет, Шанхай, Китай

ur.liamg@airamavopotorp

Информация о статье

Исследование осуществлено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ

Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи. Исследование было одобрено Комиссией по внутриуниверситетским опросам и этической оценке эмпирических исследовательских проектов НИУ ВШЭ. Участники подписывали информированное согласие на согласие в исследовании

Статья получена: 30.09.2024 Статья принята к печати: 22.12.2025 Опубликовано online: 10.02.2026
|

В исследовании представлены результаты пилотного исследования потенциала портативной малоканальной ЭЭГ-системы для регистрации и различения состояний мозга. Работа состоит из двух последовательных этапов: 1) сравнение различных конфигураций ЭЭГ-записи (с применением проводящего геля и без него), 2) разработка и тестирование парадигмы для реабилитации речи на неврологически здоровых испытуемых с использованием более оптимальной конфигурации, полученной на первом этапе. Мы продемонстрировали, что записи без применения геля значительно ухудшают возможности классификации ЭЭГ-паттернов. Затем, используя разработанную нами парадигму на сопоставление слова с картинкой, мы изучили вызванные ответы и возможность их различения на ЭЭГ у здоровых участников методами машинного обучения. Мы обнаружили, что парадигма сопоставления слова и изображения вызывает отчетливый вызванный потенциал на ЭЭГ. Кроме того, для минимизации времени калибровки классификатора для каждого отдельного участника мы попытались рассмотреть возможность предобучения классификатора на данных предшествующих участников. Однако предварительное обучение классификатора не привели к существенному улучшению качества классификации. Несмотря на то, что для получения более точных результатов требуется дальнейшее улучшение параметров классификатора, данное пилотное исследование является одним из немногих, направленных на практическое применение этих результатов в терапевтической практике.

Ключевые слова: интерфейс мозг-компьютер, малоканальная ЭЭГ-система, реабилитация речевых нарушений, компонент Р300

КОММЕНТАРИИ (0)