Применение нейросетевых алгоритмов для сжатия сигналов ЭЭГ

Abstract

Работа посвящена исследованию применения нейросетевых алгоритмов для сжатия сигналов электроэнцефалограмм с целью повышения эффективности их анализа и обработки. Мы использовали сверточные нейронные сети для изучения специфических паттернов в сигналах ЭЭГ и их последующего сжатия. После обучения нейросетевой модели на обширном наборе данных сигналов ЭЭГ, мы провели эксперименты по сжатию сигналов с различными уровнями компрессии. Результаты показали, что наш подход позволяет существенно сократить размер данных с минимальной потерей информации, что может значительно ускорить последующий анализ и обработку сигналов ЭЭГ, сохраняя при этом их существенные характеристики для дальнейших медицинских или исследовательских приложений