Проекты

Регистрация и обработка биопотенциалов в задачах управления кибернетическими устройствами

Работа призёра открытой городской научно-практической конференции «Наука для жизни» в секции «Машиностроение и транспорт. Робототехника. Информационные технологии. Программирование. Кибернетика. Электроника и приборостроение» среди работ учащихся 10−11 классов

Направление работы: Информационные технологии
Авторы работы: ГБОУ Школа № 1502
Предметы: Биология, Информатика
Классы: 10 класс
Мероприятия: Открытая городская научно-практическая конференция «Наука для жизни» 04−05 апреля 2019 года

Актуальность

В ходе работы выполнялась проверка гипотезы о том, какие методы, способы регистрации и обработки биопотенциалов являются актуальными с точки зрения задач управления кибернетическими устройствами. Решение этой задачи предполагало реализацию различных вариантов регистрации биопотенциалов, последующего анализа и выработки алгоритмов управления различными техническими системами.

Цель работы: регистрация и последующий анализ биопотенциалов для описания общей методики разработки неинвазивных нейроинтерфейсов.

Содержание работы

Была произведена регистрация и последующий анализ биопотенциалов для описания общей методики разработки неинвазивных нейроинтерфейсов.

В работе использован метод электромиографии (ЭМГ) – исследование биоэлектрических потенциалов, возникающих в скелетных мышцах человека и животных при возбуждении мышечных волокон; регистрация электрической активности мышц.

Эксперимент был нацелен на ознакомление с методами регистрации и анализа одного канала ЭМГ и динамометра, оценку возможности получения большей информации о сокращении мышц при движениях кисти, необходимость использования нескольких каналов регистрации ЭМГ, ознакомление с методами регистрации сигналов электроэнцефалограммы и их особенностями.

Выводы

На основании полученных данных можно сделать заключение о том, что ЭЭГ-сигналы весьма затруднительно использовать для управления кибернетическими устройствами ввиду сложной природы, состава и сложностей измерения. С другой стороны, значительный прогресс в области распознавания жестов, управления бионическими протезами построен именно на регистрации и анализе биопотенциалов головного мозга. Управление кибернетическими устройствами с помощью ЭМГ-сигналов является более простым и доступным, но ограничено количеством управляющих команд, в том числе, из-за физиологических особенностей различных людей