Применение нейросетевых алгоритмов для сжатия сигналов ЭЭГ

Bibliographic Details
Parent link:Молодежь и современные информационные технологии: сборник трудов XXI Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 15–18 апреля 2024 г., Томск/ ред. кол. А. С. Фадеев, Н. Г. Марков, В. Г. Спицын [и др.]. С. 251-253.— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2024.— conference_tpu-2024-C04.pdf
Main Author: Борн Р. С.
Other Authors: Гордеев К. Е.
Summary:Работа посвящена исследованию применения нейросетевых алгоритмов для сжатия сигналов электроэнцефалограмм с целью повышения эффективности их анализа и обработки. Мы использовали сверточные нейронные сети для изучения специфических паттернов в сигналах ЭЭГ и их последующего сжатия. После обучения нейросетевой модели на обширном наборе данных сигналов ЭЭГ, мы провели эксперименты по сжатию сигналов с различными уровнями компрессии. Результаты показали, что наш подход позволяет существенно сократить размер данных с минимальной потерей информации, что может значительно ускорить последующий анализ и обработку сигналов ЭЭГ, сохраняя при этом их существенные характеристики для дальнейших медицинских или исследовательских приложений
Текстовый файл
Published: 2024
Series:Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные
Subjects:
Online Access:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84831
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=675523