Szintetikus agyi jelek előállítása figyelem mechanizmuson alapuló általános kontradiktórius megközelítéssel
Az Agy-Számítógép Interfész (BCI) eszközök az élet számos területén nyújtanak új lehetőségeket különböző feladatok elvégzésére. Egy korábbi munkában egy agyi jelalapú kommunikációs eszköz (P300 betűző) fejlesztésébe kezdtünk bele, amely jelfeldolgozó egységeként egy mély tanulásos (DL) neurális háló szolgált. A dekóder pontosságának növelésében azonban a terület egyik legnagyobb kihívásába ütköztünk, ugyanis kevésnek bizonyult a rendelkezésre álló adatmennyiség.
Az adathalmazok rögzítése és/vagy gyűjtése idő- és erőforrás-igényes feladat. Orvosi területen nemcsak sok időre és anyagi forrásra, de nagy szakértelmre is szükség van a megfelelő alanyok összeválogatására, az adatrögzítő technológia alkalmazására, továbbá az adatok feldolgozására. Ezen tényezők mellé társul a személyiségi jogok és információk megfelelő védelme és kezelése. Az előbb felsorolt nehézségek miatt tehát felmerül az igény egy olyan új módra, amellyel agyi adatokhoz tudunk jutni.
Munkám célja egy olyan mély tanulásos algoritmus megalkotása, amely képes mesterséges agyi jelek előállítására és így meglévő adathalmazok bővítésére. A megvalósított modell alapjaként az irodalomban legkorszerűbbnek számító általános kontradiktórius háló (GAN) alkotta rendszert alkalmazom. A GAN-ok az elmúlt években számos munkában bizonyították képességüket megtévesztően élethű mesterséges képek létrehozásával. A modellben konvolúciós rétegek és figyelem mechanizmusos egységek segítik, hogy a létrejött adatminták között a valós jelekhez hű korrelációk álljanak fenn. Utóbbi modulok főként a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) területén értek el nagy sikereket jó nyelvfordítási és szövegalkotási képességükkel az egyes szavak között fennálló kapcsolatok megtanulása révén. A modell megalkotása során megfigyelem az egyes építőelemek, illetve célfüggvények hatását a generált jelekre és a modellre.
Az előállított szintetikus adatok és a bővített adathalmazok minőségét mind kvalitatív, mind kvantitatív módon megvizsgálom és prezentálom. A metrikák mellett a modellt integrálom egy olyan keretrendszerbe, amely az agyi jelekben lévő zavaró műtermékek szűrésére tesz kísérletet.
