Рассматривается задача управления дизайном исследования на основе оценки плотности распределения отклонения нулевой гипотезы. Предложен алгоритм оценки значимости различий, который был апробирован в задаче сравнения данных с парных каналов электроэнцефалографа.

В докладе приводится описание процесса управления созданием цифровых фильтров, применяемых для решения медицинских задач. Разработанный процесс управления основывается на комплексном алгоритме, состоящем из алгоритмов пре- и постпроцессинга и основного алгоритма генерации. Данные алгоритмы используют: методы восстановления элементов сигнала с помощью анализа цепочек экстремумов локальных вейвлет-спектров, генетический алгоритм на основе канонических корреляций, подходы, связанные с минимизацией дисперсии, в задачах классификации многомерных данных биомедицинской природы. Осуществлена попытка визуализировать данный комплексный процесс управления созданием цифровых фильтров на схеме.

В работе представлена модификация алгоритма статистического оценивания результатов попарных сравнений факторов на основе группировки результатов тестов, использующая перегруппировку пар факторов. Предложенный подход в управлении может быть полезен в задачах биомедицинской природы, содержащих большое количество факторов.

В статье представлены результаты исследования параметров движения глаз человека при применении окулографического интерфейса для управления самоходным шасси, представляющем собой электрифицированную инвалидную коляску. В ходе проводимого эксперимента было показано, что от заезда к заезду сокращалось время, затрачиваемое испытуемыми на один заезд, снижалось количество ошибок и число испытуемых, не осуществивших успешно свои заезды. На основе кластерного анализа выявлены индивидуально-типологические особенности реакции движения глаз на движение головы пользователя при выполнении основных команд управления самоходным шасси. Показано, что при движении самоходного шасси генерация оптикоокулографическим интерфейсом команд “вперед” и “назад” в целом осуществляется по общему для пользователей сценарию, и не требует коррекции при управлении самоходным шасси. В то время генерация команд на повороте является более индивидуальным процессом, что связано как с калибровкой устройства, так и с индивидуальным положением головы и глаза пользователя и, следовательно, требует более тщательного контроля при использовании окулографических интерфейсов.