Одна задача – три конвертера
Продолжаю работу над обучением нейросети распознавать сигнал электроэнцефалограммы для управления экзокистью при реабилитации детей с ДЦП.
Для создания нейроинтерфейса я использую платформу OpenVIBE, которая поддерживает LabStreamingLayer (LSL) - протокол для обмена потоковыми данными между приложениями - и содержит в себе драйвер нашей модели энцефалографа - NVX52. Это позволяет отправлять результаты ЭЭГ-съемки с энцефалографа сразу в поток LSL, который совмещает наши ЭЭГ с метками стимуляций – моментами, когда на экране человек, согласно сценарию OpenVIBE, видит стрелки влево и вправо и должен представлять соответствующие движения.
Но у OpenVIBE есть давняя, но до сих пор не решенная проблема - он не может нормально записывать сигналы в формате EDF+, то есть в формате ЭЭГ с указанными временными метками событий. Внутренний формат OpenVIBE OV или обычный текстовый формат CSV он сохраняет корректно, а файлы EDF+ в итоге получаются с нулевой длиной, он их не обрабатывает.
Поскольку разработчики OpenVIBE пока не предложили подходящего решения, пришлось вспомнить Java и написать конвертер самому.
Теперь можно удобно и быстро конвертировать файлы CSV to EDF+ с сохранением временных меток событий. Сейчас работаю над тем, чтобы на этапе конвертирования частотными фильтрами убирать помехи.
Это уже не первый конвертер, который мне пришлось написать самостоятельно для обработки научных данных. Во время предыдущего исследования мы работали на энцефалографе NVX52, который через программу ExoHead записывал данные в формате BCI собственной версии, который вообще ничем не читался. Пришлось сделать конвертер BCI to EDF+.
Ну и наконец, для облегчения работы с данными при обучении ИНС для распознавания различных состояний по сигналам ЭЭГ написал конвертер EDF-файлов в несколько форматов CSV: для Deeplearning4j, Keras и обратно в OpenVibe. Кроме того, конвертер умеет понижать частоту сигнала ЭЭГ, применять фильтры, убирать шумы. Для ускорения конвертации работает в 4 потока, задействуя 4 ядра процессора.
Все три программы будут выложены в свободном доступе.
Искусственный интеллект
5.1K поста11.5K подписчика
Правила сообщества
ВНИМАНИЕ! В сообществе запрещена публикация генеративного контента без детального описания промтов и процесса получения публикуемого результата.
Разрешено:
- Делиться вопросами, мыслями, гипотезами, юмором на эту тему.
- Делиться статьями, понятными большинству аудитории Пикабу.
- Делиться опытом создания моделей машинного обучения.
- Рассказывать, как работает та или иная фиговина в анализе данных.
- Век жить, век учиться.
Запрещено:
I) Невостребованный контент
I.1) Создавать контент, сложный для понимания. Такие посты уйдут в минуса лишь потому, что большинству неинтересно пробрасывать градиенты в каждом тензоре реккурентной сетки с AdaGrad оптимизатором.
I.2) Создавать контент на "олбанском языке" / нарочно игнорируя правила РЯ даже в шутку. Это ведет к нечитаемости контента.
I.3) Добавлять посты, которые содержат лишь генеративный контент или нейросетевой Арт без какой-то дополнительной полезной или интересной информации по теме, без промтов или описания методик создания и т.д.
II) Нетематический контент
II.1) Создавать контент, несвязанный с Data Science, математикой, программированием.
II.2) Создавать контент, входящий в противоречие существующей базе теорем математики. Например, "Земля плоская" или "Любое действительное число представимо в виде дроби двух целых".
II.3) Создавать контент, входящий в противоречие с правилами Пикабу.
III) Непотребный контент
III.1) Эротика, порнография (даже с NSFW).
III.2) Жесть.
За нарушение I - предупреждение
За нарушение II - предупреждение и перемещение поста в общую ленту
За нарушение III - бан