Определение эмоционального состояния человека на основе интеллектуального анализа электроэнцефалографических данных

Аннотация

Введение: определение эмоциональной валентности на основе электроэнцефалографических данных является актуальной проблемой, однако традиционные многоэлектродные системы непригодны для повседневного использования. Более того, сигналы портативных малоканальных устройств отличаются высоким уровнем шума и значительной вариативностью между пользователями, что осложняет их анализ и интерпретацию. Цель: разработать подход к интеллектуальному анализу электроэнцефалографических данных с использованием глубоких нейронных сетей, пригодный для надежного определения эмоциональной валентности по сигналам малоканальных носимых устройств. Результаты: предложен комплексный подход, включающий обработку сигналов и классификацию с помощью нейронных сетей. Выполнено обучение нейросетевых моделей на открытом наборе многоканальных электроэнцефалографических данных с последующим тестированием на собственном наборе данных, записанном с использованием четырехэлектродной носимой головной повязки. В результате экспериментов точность распознавания положительных, отрицательных и нейтральных эмоций составила от 70 до 75 % при межсубъектной проверке на открытых данных и достигла 85–91 % при валидации с использованием методов компьютерного зрения на собственном наборе данных. Практическая значимость: полученные результаты подтверждают возможность использования предложенных моделей в системах мониторинга эмоционального и когнитивного состояния человека на основе компактных носимых устройств. Обсуждение: выявлена необходимость дополнительной адаптации моделей для снижения влияния межсубъектной вариативности и шумов.