Поздравляем Петросяна Артура Тиграновича с успешной защитой кандидатской диссертации!
10 января 2023 года состоялась защита диссертации Петросяна Артура Тиграновича на тему: «Современные методы машинного обучения в задачах интерпретации электрической активности головного мозга», представленной на соискание учёной степени кандидата компьютерных наук.
Научный руководитель: PhD Осадчий А.Е.
Клинически значимые интерфейсы мозг-компьютер (ИМК) помогают реабилитировать пациентов с сенсорными, моторными и когнитивными нарушениями. Задача декодирования активности головного мозга - одна из важных составляющих ИМК технологии. Диссертационное исследование разделено на три части. В первой части описывается компактная нейросетевая архитектура, учитывающая принятые в нейрофизиологии генеративные модели электрической активности мозга и физические принципы процесса регистрации. Также приведен метод ее интерпретации и валидирован при помощи симуляций. Во второй части разработанные методы были опробованы на моторной задаче. На реальных данных были продемонстрированы преимущества разработанного решения. В третьей части разработанные методы были адаптированы для задачи декодирования речи. Результаты сравнительного анализа качества декодирования слов и параметров артикуляционного тракта демонстрируют превосходство предлагаемой архитектуры нейронной сети по сравнению с аналогичными решениями.
Члены комитета:
- Деркач Денис Александрович (Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», PhD, председатель комитета)
- Гуткин Борис Самуэль (Высшая нормальная школа, PhD, член комитета)
- Курмуков Анвар Илдарович (АНО "Институт Искусственного интеллекта", PhD, член комитета)
- Макаров Илья Андреевич (АНО "Институт Искусственного интеллекта", PhD, член комитета)
- Седов Алексей Сергеевич (Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Федеральный исследовательский центр химической физики им. Н.Н. Семенова Российской академии наук, к.б.н., член комитета)
С текстом диссертации, резюме и материалами по защите можно ознакомиться по ссылке.