Предложенное автоматизированное решение выделяет значимые компоненты сигнала ЭЭГ быстрее и с меньшей субъективностью, чем эксперты-медики. Чем больше ученых и врачей воспользуются новой платформой, тем больше будет совершенствоваться алгоритм. В перспективе платформа может стать площадкой для сообщества медиков, исследователей и энтузиастов, которые занимаются изучением сна, постинсультной реабилитацией, диагностикой эпилепсии, интерфейсами «мозг — компьютер» и др. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Neuroinformatics.
Электроэнцефалография — неинвазивное измерение электрической активности мозга посредством прикладываемых к коже головы электродов (например при помощи устройства, недавно разработанного в Сколтехе). Полученные данные используются для исследования сна, диагностики эпилепсии, комы и других состояний, управления гаджетами силой мысли и восстановления нормальной активности мозга, в том числе после инсульта.
ЭЭГ удобна тем, что это недорогая и неинвазивная процедура, но записанный сигнал получается весьма шумным, если сравнивать с имплантацией электродов непосредственно в мозг. При записи с поверхности головы каждый электрод регистрирует суммарную активность многих нейронов в расположенных под ним областях мозга, причем сигнал искажается, проходя через кость, кожу и другие ткани. Более того, полученная ЭЭГ может содержать следы посторонней электрической активности, связанной с морганием глаз, сердцебиением и даже током в электросети, от которой питается медицинское оборудование.