Numer: 11/2021 Str. 111
Autorzy: Szczepan Paszkiel , Ryszard Rojek , Ningrong Lei , Maria Castro :
Tytuł: Przegląd rozwiązań do zastosowania metod uczenia maszynowego na potrzeby obrazowania motorycznego w korelacji z interfejsami mózg-komputer
Streszczenie: Obecnie dostępne są liczne ogólnodostępne bazy danych prezentujące zebrane sygnały EEG, w tym z zakresu obrazowania motorycznego (MI). Jednocześnie stale rozwijane są metody uczenia maszynowego, które umożliwiają efektywne i szybkie odkrywanie informacji, także w zbiorach danych biomedycznych. W niniejszym artyule przeanalizowano zestaw 30 spośród najnowszych publikacji naukowych z lat 2016- 2021. Analizie poddano m.in.: publiczne repozytoria danych w postaci sygnałów EEG jako dane wejściowe; liczby i rodzaje analizowanych zadań z zakresu obrazowania motorycznego w ww. bazach; i architektury Deep Learning (DL).
Słowa kluczowe: obrazowanie motoryczne; EEG; BCI; uczenie maszynowe; głębokie uczenie, głębokie sieci neuronowe.