Klasyfikacja sygnałów EEG w interfejsach mózg-komputer z wykorzystaniem sieci neuronowych (Studia i Materiały Informatyki Stosowanej, 2024)
Celem pracy jest zaprezentowanie metod klasyfikacji sygnałów EEG w interfejsach mózg-komputer (BCI) z wykorzystaniem sieci neuronowych. Dzięki ich zdolności do modelowania złożonych zależności w danych, możliwe jest skuteczniejsze rozpoznawanie wzorców aktywności mózgowej, co przyczynia się do poprawy dokładności i szybkości działania systemów BCI. W pracy omówiono architektury sieci neuronowych wykorzystywane do analizy sygnałów EEG, takie jak sieci konwolucyjne (CNN) czy rekurencyjne (RNN). Badania pokazują, że te metody mają ogromny potencjał w zastosowaniach takich jak sterowanie urządzeniami wspomagającymi, komunikacja oraz rozrywka.