Обработка ЭЭГ данных для интерфейсов мозг-компьютер с использованием Python

Область нейротехнологий и интерфейсов мозг-компьютер (BCI) быстро расширяется, требуя специализированных знаний в области обработки сигналов. Понимание того, как приобретать и интерпретировать необработанные сигналы мозга, является важным первым шагом к вхождению в эту область. Этот курс предоставляет фундаментальные нейронаучные знания и практические навыки обработки данных, необходимые для работы с реальными данными электроэнцефалографии (ЭЭГ). Вы приобретете опыт преобразования сложных сигналов в практические функции, завершив полный сценарий обработки информации, готовый для вашего портфеля. Что вы узнаете: * Понимание основных анатомических и функциональных особенностей головного мозга, имеющих отношение к регистрации электрических сигналов. * Узнайте принципы электроэнцефалографии (ЭЭГ) и как волны мозга записываются и оцифровываются. * Применять специализированные библиотеки Python для современных методов сбора, очистки и предварительной обработки данных. * Практика фильтрации, отклонения артефактов и методов обработки сигналов на необработанных данных ЭЭГ. * Разработать базовый конвейер для извлечения значимых особенностей из сигналов мозга для приложений BCI. Курс начинается с основных терминов и нейронаучных концепций, а затем переходит к практическим упражнениям по обработке данных с использованием Python. Вы пройдете весь рабочий процесс от сбора и визуализации необработанных данных до извлечения признаков. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих в нейротехнологии и науке данных. Не требуется предыдущий опыт работы с ЭЭГ или продвинутым программированием, хотя базовые знания Python полезны для обработки разделов. Начните строить техническую основу для карьеры в нейротехнологии сегодня.