This work is devoted to the creation of a model for classifying cognitive functions of the brain based on the analysis of the Eye tracking signal using machine learning methods. The purpose of the study was to create a system for classifying cognitive functions based on analysis of the eye tracker signal, which could serve as the basis for designing a model and further implementing a neurorehabilitation system. To achieve the goal, a domain analysis was carried out, including a review of the use of modern machine learning methods for the task of medical classification; collection, marking and preprocessing of our own dataset with Eyetracking signals taken from volunteer test subjects was carried out; a study of the data was carried out and statistically significant signs were identified that determine the relationship with the psychofunctional state of a person; experiments were conducted with training various classification models; a model of the neurorehabilitation system was designed and conclusions were drawn about the work done. The results of the study open up new opportunities for further work in the field of neurorehabilitation and healthcare. / Данная работа посвящена созданию модели классификации когнитивных функций головного мозга по анализу сигнала Eye tracking с использованием методов машинного обучения. Цель исследования заключалась в создании системы классификации когнитивных функций на основе анализа сигнала айтрекера, которая сможет послужить основой для проектирования модели и дальнейшей реализации системы нейрореабилитации. Для достижения цели проведен анализ предметной области, включающий в себя обзор применения современных методов машинного обучения для задачи медицинской классификации; проведён сбор, разметка и предобработка собственного датасета с сигналами Eyetracking, снятых с добровольцев-испытуемых; проведено исследование данных и выделены статистически значимые признаки, определяющие взаимосвязь с психофункциональным состоянием человека; проведены эксперименты с обучением различных моделей классификации; спроектирована модель системы нейрореабилитации и сделаны выводы о проделанной работе. Результаты исследования открывают новые возможности для дальнейшей работы в области нейрореабилитации и здравоохранения.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:urfu.ru/oai:elar.urfu.ru:10995/140344 |
| Date | January 2024 |
| Creators | Кукарцева, Е. С., Kukartseva, E. S. |
| Contributors | Борисов, В. И., Borisov, V. I., УрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления |
| Publisher | б. и. |
| Source Sets | Ural Federal University |
| Language | Russian |
| Detected Language | Russian |
| Type | Master's thesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии, http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613 |
Page generated in 0.0021 seconds