Оцінка нейрофізіологічного стану з використанням платформи для хмарних обчислень

Анотація

Застосовано методику ідентифікації око-рухової системи (ОРС) людини за допомогою інтегральних моделей Вольтерри у вигляді перехідних характеристик першого й другого порядку та формування на основі цих характеристик діагностичних ознак для класифікації нейрофізіологічного стану. Ідентифікація здійснювалась за результатами експериментів «вхід-вихід» при дії тестових візуальних стимулів з різною відстанню від стартової позиції на екрані монітора та відповідними реакціями, що реєструвалися айтрекером Tobii Pro TX300. Для побудови моделей застосовується метод найменших квадратів. Сформовано простір евристичних ознак та простір ознак, побудований із коефіцієнтів вейвлетдекомпозиції. Для оцінки стану втоми використано метод опорних векторів з ядром Гауса. Достовірність оцінки визначається за допомогою імовірності правильного розпізнавання (ІПР) на створених датасетах шляхом перебору всіляких пар ознак. Розрахунки виконувались на платформі хмарних обчислень, що поєднує сервіси PaaS і SaaS, та дає можливість ефективно працювати у дослідницьких і навчальних напрямках як з програмним кодом на декількох мовах програмування, так і з реалізованими методами ідентифікації у вигляді GUI-інтерфейсів. Результати досліджень демонструють максимальну ІПР 93,75% при використанні ознак, отриманих за допомогою вейвлет-декомпозиції, що підтверджує практичну придатність запропонованого підходу для інтелектуальної діагностики нейрофізіологічного стану людини.