Разработка инструментов на Python для унификации ЭЭГ-данных с разных устройств для последующего медиационного и нейросетевого анализа

Подробнее В статье рассматривается важная проблема унификации данных электроэнцефалографии (ЭЭГ), получаемых с различных устройств, для их последующего качественного анализа с применением методов медиационного анализа и нейросетевых технологий. Разработан специализированный программный инструмент на Python, ко торый обеспечивает стандартизацию порядка каналов, автоматическую проверку и корректировку метаданных, а также унификацию форматов данных. Эта унификация позволяет максимально сохранить структурные и спек тральные характеристики сигналов при объединении записей, полученных на разных энцефалографах – NVX 132 и NeuroAnt, которые различаются количеством каналов, частотой дискретизации и другими техническими параметрами. Результаты тестирования методики подтвердили, что процедура унификации не приводит к суще ственным искажениям спектральных характеристик: уровень ошибки в пяти ключевых частотных диапазонах (дельта 0,5–4 Гц, тета 4–8 Гц, альфа 8–15 Гц, бета 15–30 Гц, гамма 30–50 Гц) не превышает 25 %, соответствует международным стандартам и допустимым нормам для анализа ЭЭГ и обеспечивает совместимость с современ ными методами обработки сигналов. Особое внимание уделено сохранению временных и фазовых характери стик данных, что имеет критическое значение для последующего анализа и интерпретации результатов. Предло женный подход облегчает и ускоряет интеграцию данных в групповых исследованиях и межлабораторных проектах, значительно повышая надежность, точность и воспроизводимость получаемых научных результатов. Унификация данных расширяет возможности применения современных нейросетевых моделей (включая CNN, LSTM и трансформеры) в задачах предсказания пользовательских предпочтений, когнитивных процессов, а так же в клинической диагностике различных неврологических расстройств. В дальнейшем запланировано разви тие инструмента с добавлением новых функций и методов анализа для более глубокой автоматизации обработки нейрофизиологических данных и повышения качества клинической диагностики. Работа способствует укреп лению методологических основ и развитию инфраструктуры исследований в области электроэнцефалографии