Подобные системы востребованы, потому что дают шанс на успех реабилитации, а главное – на пробуждение самостоятельной активности обездвиженных людей, замечают специалисты.«Известно, что индивидуальные особенности работы мозга вносят существенный вклад в эффективность интерфейса. Именно поэтому мы применяем адаптивные нейронные сети. Это позволяет на основе электроэнцефалограмм (ЭЭГ) в реальном времени применять "умные" алгоритмы поиска и определять мысленные эквиваленты движений», – объяснил ведущий научный сотрудник Лаборатории нейротехнологий и психофизиологии ЮФУ Дмитрий Лазуренко.
«Преимущество и новизна нашего подхода — в разработанном алгоритме, позволяющем определять оптимальные настройки метода классификации сигналов мозга для решения задачи нейроуправления и нейрокоммуникации в контуре интерфейса "мозг — компьютер"», – рассказал Лазуренко.По словам ведущего научного сотрудника Лаборатории нейротехнологий и психофизиологии ЮФУ, проведенное исследование является отдельной задачей крупного фундаментально-прикладного проекта университета. В дальнейшем нейрофизиологические механизмы работы мозга в условиях произвольной двигательной активности и свободного поведения будут изучаться одновременно с разработкой нейроинтерфейсов различного назначения.