Обнаружение когнитивных особенностей и профессиональных навыков с помощью ЭЭГ и алгоритмов машинного обучения
Новая статья опубликована сотрудниками факультета в журнале Q1 "Scientific Reports"
Машинное обучение широко используется для задач классификации: например, с целью обнаружения различных когнитивных состояний или неврологических заболеваний. Данные чаще всего получают с помощью неинвазивных методов, например, на основе электроэнцефалограмм (ЭЭГ). Однако успешное обнаружение специфичных когнитивных навыков (например, математических) остается сложной задачей. В новом исследовании ученых факультета билогии и биотехнологии НИУ ВШЭ и ИВНД и НФ РАН (института-партнера образовательной программы "Когнитивная нейробиология") сравниваются несколько алгоритмов машинного обучения для классификации индивидуальных ЭЭГ, регистрируемых у добровольцев во время решения вербальных и математических задач. Участники были разделены на две группы на основе их образования и профессии: специалисты в области математики и в области гуманитарных наук. Три различных алгоритма машинного обучения с высокой точностью смогли определить ЭЭГ, принадлежащую либо человеку из «математической», либо из «гуманитарной» группы. Соавтор статьи О.В. Мартынова (академический руководитель ОП «Когнитивная нейробиология» НИУ ВШЭ) комментирует: «Наши результаты показывают, что методы машинного обучения могут быть использованы для распознавания индивидуальных когнитивных особенностей по биоэлектрической активности головного мозга».