Машинное обучение в когнитивных нейронауках

Ученая из ЮФУ поможет сделать экспериментальные методы нейрофизиологии более точными

#ЮФУ
Машинное обучение в когнитивных нейронауках
https://news.rambler.ru/

Машинное обучение – комплекс современных технологий, которая позволяет вычислительным системам совершенствоваться, обучаться, принимать решения, делать выводы и обрабатывать информацию на основе алгоритмов анализа больших объемов данных. Использование машинного обучения стало массовой тенденцией, позволяя получать новые результаты во всех областях науки, в том числе в исследованиях нервной системы.

Основные проблемы многих психологических и физиологических экспериментов – сонливость и снижение концентрации участников различных тестов, создающие помехи при мониторинге физиологических параметров. Международная группа исследователей, в состав которой вошла сотрудница Академии Биологии и биотехнологии ЮФУ Пустовая О.В. использовала подходы машинного обучения для создания метода оценки физического состояния (бдительности и сонливости) участников психологических и физиологических экспериментов.

Разработанный автоматизированный алгоритм и результаты исследований позволяют создать уникальный инструмент для оценки микроразличий в уровнях бдительности и контроля в экспериментальных нейроисследованиях с применением электроэнцефалографии и сделают экспериментальные методы современной нейрофизиологии еще более точными.

Статья «Tracking wakefulness as it fades: Micro-measures of alertness» по результатам исследований опубликована в журнале NeoroImage.