Обзор способов измерения когнитивной нагрузки мозга и методов машинного обучения для их идентификации на основе данных ЭЭГ

Цель данного обзора заключается в рассмотрении и анализе методов измерения когнитивной нагрузки, а также подходов к использованию методов машинного обучения для идентификации данных ЭЭГ.Материалы и методы. В обзоре систематизированы и обобщены сведения по рассматриваемой теме. Поиск научных статей проведен в библиографических базах данных: eLIBRARY, ScienceDirect, Scopus.Результаты. В данном обзоре были рассмотрены способы измерения когнитивной нагрузки мозга, современные устройства для записи ЭЭГ, методы преобразования, извлечения и классификации признаков из полученных сигналов ЭЭГ.Выводы. С появлением новых носимых устройств для получения и обработки сигналов ЭЭГ появляется потребность в разработке новых подходов к использованию машинного обучения для идентификации когнитивных процессов мозга.

Aim. The purpose of this article is review and analyze methods for measuring cognitive load, as well as approaches to using machine learning techniques to identify EEG data.Materials and methods. The review systematizes and summarizes the information on the topic under consideration. Scientific articles were searched in bibliographic databases: eLIBRARY, ScienceDirect, Scopus.Results. This review focused on ways to measure the cognitive load of the brain, modern EEG recording devices, and methods for transforming, extracting, and classifying features from acquired EEG signals.Conclusion. With new wearable devices available for acquiring and processing EEG signals, there is a need to develop new approaches for using machine learning to identify cognitive brain processes.