• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Применение методов машинного обучения для анализа данных, полученных с помощью томографии

ФИО студента: Лебедев Антон Андреевич

Руководитель: Яворский Ростислав Эдуардович

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Прикладная математика и информатика (Бакалавриат)

Оценка: 8

Год защиты: 2018

Электроэнцефалография (ЭЭГ) и функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) являются двумя наиболее часто используемыми методами измерения активности мозга. Эти два метода основаны на совершенно разных принципах: первый считывает электрическую активность, второй измеряет гемодинамические реакции мозга. Исходя из происхождения ЭЭГ и фМРТ сигнала, мы предполагаем существование общего механизма, позволяющего построить отображение первого во второе. В этой работе демонстрируется использование методов глубинное обучения (DL) для построения функции отображения многоканального ЭЭГ в фМРТ сигнал. Кроме того, предлагается подход к аугметации данных, позволяющий избежать понижение временной размерности ЭЭГ к размерности фМРТ.

Текст работы (работа добавлена 21 мая 2018 г.)

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ