Когниграф
Функциональные особенности Когниграфа включают в себя интерфейсные методы локализации, распознавания и визуализации источников мозговой активности.
В комплексе с индивидуальной моделью головы и коры, полученной из МРТ-данных, и данными ЭЭГ, зарегистрированных с помощью стандартной электродной шапочки (32 датчика) или высокоплотной шапочки (до 128 датчиков), Когниграф создает трехмерную карту активных областей мозга, которая обновляется в режиме реального времени (до 20 раз в секунду). Эта информация может использоваться для изучения динамических характеристик сигнала ЭЭГ, что возможно с помощью инструментов анализа связности, имеющихся в программном обеспечении. Еще одним преимуществом Когниграф является встроенная система «интерфейса мозг-компьютер» (ИМК), которая поддерживает обучение, оценку и использование в режиме реального времени нескольких моделей классификации сигналов.
Поскольку Когниграф является модульной системой, использующий LSL-протокол для обмена исходными данными и результатами анализа, пользователь может одновременно использовать несколько компьютеров, выполняющих разные алгоритмы, для ускорения расчетов и 3D-визуализации результатов. Новые технологии обработки сигналов, такие как глубокие нейронные сети, интегрированы в программное обеспечение, чтобы сделать его работу более эффективной.
Когниграф является удобных инструментом для исследований в области нейрофизиологии человека с использованием многоканальной ЭЭГ. В то же время, он имеет особую ценность и в области нейрореабилитационных технологий, поскольку обеспечивает пациента каналом ИМК-связи между ним и управляемым устройством.
Параметры анализируемого сигнала
Число каналов ЭЭГ | 32 - 128 |
Частота регистрации сигнала | 150 – 1000 Гц |
Поддерживаемые источники данных
Усилители | МКС NVX 36/52/136 |
Поддержка файлов с данными ЭЭГ | .edf |
Поддержка файлов с данными анатомии | .fif, .nii, DICOM |
Поддержка файлов с данными корегистрации электродов | ‘.elc’, ‘.txt’, ‘.csd’, ‘.elp’, ‘.hpts’, ‘.sfp’, ‘.loc’ (‘.locs’ and ‘.eloc’), .bvef |
Протокол получения данных | LabStreamingLayer (LSL) |
Характеристики картирования
Модель мозга | Поверхность коры (разглаженная) |
Число узлов в модели мозга | 2000 - 5000 |
Частота обновления карты источников | 10-50 раз в сек. |
Методы решения обратной задачи ЭЭГ | MNE, sLORETA, dSPM, MCE, Beamformer, адаптивный Beamformer |
Методы расчета динамических коннективностей | Попарная между выбранными зонами; с одной выбранной зоной (seed coherence) |
Вывод карты коннективностей | На «прозрачном» мозге |
Экспорт результатов | .gif, .hdf5, LSL поток |
Предобработка сигнала
Удаление артефактов | Ручное, с выбором по ICA компонентам |
Выбор зон Бродмана | По встроенному атласу коры |
Фильтрация | Фильтры Баттерворта 4-го порядка |
Сглаживание | С помощью извлечения огибающей |
Прочие характеристики
Встроенный интерактивный редактор монтажа |
Использование предустановленных анатомических моделей и создание собственных моделей с регулируемыми параметрами. |
Возможность синхронного вывода нескольких карт источников |
Возможность ручного удаления «плохих» каналов |
Редактирование конвейера обработки данных в виде дерева операций |