ВІДНОВЛЕННЯ ФАЗОВОГО ПРОСТОРУ ДЛЯ КЛАСИФІКАЦІЇ СТАНІВ МОЗКУ ЗА СИГНАЛАМИ ЕЕГ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2025.01.060Ключові слова:
ЕЕГ, відновлення фазового простору, рекурентний аналіз, хаотична динаміка, класифікація станів мозку.Анотація
Ця робота досліджує класифікацію станів мозку на основі даних ЕЕГ, зосереджуючись на розмежуванні станів розслаблення та концентрації. Метод класифікації, заснований на аналізі рекурентних діаграм, що є підходом теорії хаосу, порівнюється з традиційним спектральним аналізом. Визначені оптимальні параметри відновлення фазового простору: затримка 25 мс і розмірність простору вкладення 4. Ці значення узгоджуються зі спектральними характеристиками сигналу ЕЕГ, що підтверджує їхню фізіологічну обґрунтованість. Дослідження показує, що ці параметри можуть бути використані для розробки диференціальних рівнянь, які описують хаотичну активність мозку. Отримані результати є актуальними для аналізу ЕЕГ у портативних пристроях, розробки інтерфейсів “мозок-комп’ютер” та когнітивного тренування.
Посилання
V. Ye. Belozyorov. On novel conditions of chaotic attractors existence in autonomous polynomial dynamical systems. Nonlinear Dynamics. Вип. 91, № 4. С. 2435–2452. DOI:10.1007/s11071-017-4023-y.
EEG Motor Movement/Imagery Dataset. URL: https://archive.physionet.org/pn4/eegmmidb/ (accessed 02/21/2024).
Myers A., Khasawneh F. A. On the automatic parameter selection for permutation entropy. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. Vol. 30, Issue 3. P. 033130. DOI:10.1063/1.5111719.
