Запропоновано структуру прийняття рішень на основі злиття під час діагностики аутизму з використанням аналізу ЕЕГ-сигналів, пов'язаних зі сприйняттям виразу обличчя. ЕЕГ-сигнали, відведені у дітей, що страждають на аутизм, і здорових дітей, записувалися під час обробки зображень емоційних виразів обличчя, таких як сум, щастя та спокій. Потім ЕЕГ-сигнали наносилися на карту простору рис. Це надавало змогу сформувати нову гібридну модель, яка була організована з використанням потенціалів мозку, відведених під час розв'язання тест-завдання. Метою картування було досягти високоточного розподілення аутистичних та нормальних виборок зразків. Створена карта надавала змогу визначити вектори певних ознак, які відображають просторові, часові та спектральні дані, а також рівень когерентності сигналів у різних зонах мозку. Процедура картування оптимізувалася з використанням генетичного алгоритму через надання певних рівнів ваги векторам ознак. Потім вектори ознак, що відповідали трьом емоційним виразам обличчя, класифікувалися із застосуванням машин опорних векторів. Нарешті, використання рішення на основі об'єднання (згідно з правилом "голосування більшості") робило запропоновану структуру діагностики здатною ефективно розрізняти аутистичних та нормальних суб'єктів.

  Повний текст PDF - 847.781 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"