Нейрохакатон: классификация сигналов ЭЭГ сверточными нейросетями — Андрей Киселев

YOUTUBE · 01.12.2025 07:17

Ключевые темы и таймкоды

Введение

0:06

Андрей Киселев рассказывает о своем опыте участия в хакатоне Яндекса по нейронаукам.
Хакатон проходил в формате соревнования, где участники должны были предложить решения для трех задач за 24 часа.

Задача классификации сигналов ЕГЭ

1:42

Задача состояла в классификации сигналов, снятых с электродов, которые крепятся на голову.
Задача была разбита на три этапа: предсказать эг на несколько шагов вперед, классифицировать эг на три класса и предсказать координаты ручки на бумажке из временного ряда емг.

Решение задачи классификации сигналов ЕГЭ

4:34

Андрей использовал одномерные сверточные сети для решения задачи.
Архитектура нейросети была вдохновлена статьей китайцев по классификации временных рядов.
Для регуляризации нейросети использовались сабмиты и усреднение вероятностей.

Результаты хакатона

10:23

Андрей занял первое и третье места на хакатоне.
В итоговом решении были учтены ошибки в распределении классов в тестовом датасете.

Обсуждение решения задачи

11:05

Решение использует нейросеть без фильтрации входных данных, что позволяет работать с любыми данными.
В предыдущем решении использовалась индивидуальная модель для каждого пациента, в этом решении номер пациента не используется как фича.
Решение может быть использовано для обработки данных в реальном времени и для обработки данных, которые не были видны ранее.

Вопросы и ответы

14:15

Вопрос о работе с животными.
Ответ: "Когда научишься, научимся".
Вопрос о свертывании сигналов.
Ответ: "Это то же самое, что свертка по картинкам, только фильтр захватывает все каналы и смешивается между собой".
Вопрос о использовании двумерных фильтров.
Ответ: "Идея в том, что двумерный фильтр захватывает разные пиксели, но у разных каналов разный физический смысл".