Slide

IT-МЕДИЦИНА

Проект «Нейрореабилитационный тренажер на основе интерфейса мозг-компьютер» стал резидентом Сколтеха

S.N. Agapov, V.A. Bulanov, A.V. Zakharov, M.S. Sergeeva. Review of analytical instruments for EEG analysis. arXiv:1605.01381 [q-bio.NC]. Available at: https://arxiv.org/abs/1605.01381.

С.Н. Агапов, В.А. Буланов, Н.Г. Губанов, А.В. Захаров, М.С. Сергеева. Выявление значимых отведений в электроэнцефалографии при распознавании воображаемых движений. Вестник СамГТУ. Серия «Технические науки». 2016. № 4(52). С. 7-14.

Агапов С.Н., Буланов В.А., Захаров А.В., Сергеева М.С., Пятин В.Ф. Интегральный алгоритм распознавания компоненты P300 в ЭЭГ-сигнале для применения в нейрокомпьютерном интерфейсе. Наука и инновации в медицине. 2016;(3):39-44.

Агапов С. Н., Буланов В. А., Захаров А. В., Сергеева М. С. Выявление компоненты Р300 с помощью вейвлетов. Биотехносфера, 2017, 4(50), с. 16–20.

S.N. Agapov, V.A Bulanov, A.V. Zakharov, M.S. Sergeeva. Wavelet algorithm for the identification of P300 ERP component. arXiv:1611.00033 [q-bio.NC]. Available at: https://arxiv.org/abs/1611.00033.

Агапов С.Н., Буланов В.А., Захаров А.В., Сергеева М.С. СРАВНЕНИЕ КЛАССИФИКАТОРОВ В ЗАДАЧЕ КЛАССИФИКАЦИИ ЕДИНИЧНЫХ ЗРИТЕЛЬНЫХ ВЫЗВАННЫХ ПОТЕНЦИАЛОВ КОРЫ ГОЛОВНОГО МОЗГА ЧЕЛОВЕКА. ЖУРНАЛ ВЫСШЕЙ НЕРВНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ, 2017, том 67, No 4, с. 521–526.

В.В.Оганесян, С.Н. Агапов, В.А. Буланов СРАВНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ КЛАССИФИКАТОРОВ ИНТЕРФЕЙСА МОЗГ-КОМПЬЮТЕР В ЗАДАЧЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ВООБРАЖАЕМЫХ ДВИЖЕНИЙ. ЖУРНАЛ ВЫСШЕЙ НЕРВНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ, 2017, том 67, No 4, с. 554–560

Oganesyan, V., Agapov, S., Bulanov, V., & Biryukova, E. (2018). Comparison of Results Obtained Using Brain–Computer Interface Classifiers in a Motor Imagery Recognition Task. Neuroscience and Behavioral Physiology, 1–5.

Agapov, S., Bulanov, V., Zakharov, A., & Sergeeva, M. (2016). Wavelet algorithm for the identification of P300 ERP component. arXiv preprint arXiv:1611.00033.

Kim, M., Panchenko, V., Sergeeva, M., Bulanov, V., & Pyatin, V. (2019). EEG classification of motor imagery using convolutional neural network. In THE 5TH INTERNATIONAL CONFERENCE BCI: SCIENCE AND PRACTICE. SAMARA 2019 (pp. 34–35).

Agapov, S., Bulanov, V., Zakharov, A., & Sergeeva, M. (2016). Review of analytical instruments for EEG analysis. arXiv preprint arXiv:1605.01381.

Agapov, S., Bulanov, V., Zakharov, A., & Sergeeva, M. (2017). COMPARISON OF CLASSIFIERS IN THE TASKS OF THE SINGLE-TRIAL VEP CLASSIFICATION. ZHURNAL VYSSHEI NERVNOI DEYATELNOSTI IMENI IP PAVLOVA, 67(4), 521–526.

Oganesyan, V., Agapov, S., Bulanov, V., & Biryukova, E. (2017). COMPARISON OF BRAIN-COMPUTER INTERFACE CLASSIFIERS IN IMAGINARY MOVEMENT TASKS. ZHURNAL VYSSHEI NERVNOI DEYATELNOSTI IMENI IP PAVLOVA, 67(4), 554–560.

Agapov, S., Bulanov, V., Zakharov, A., & Sergeeva, M. (2018). A Comparison of Classifiers in a Task Consisting of Classifying Single Visual Event-Related Cortical Potentials in Humans. Neuroscience and Behavioral Physiology, 48(9), 1140–1144.

Agapov, S., Bulanov, V., Zakharov, A., Sergeeva, M., & Pyatin, V. (2016). Integral algorithm of P300 recognition in EEG for BCI application. Science and Innovations in Medicine(3), 39–44.

Agapov, S., Bulanov, V., Gubanov, N., Zakharov, A., & Sergeeva, M. (2016). Identification of significant leads in the EEG during recognition imaginary movements. Vestnik of Samara State Technical University. Technical Sciences Series(4), 7–14.

Zakharov, A., Bulanov, V., Khivintseva, E., Kolsanov, A., Bushkova, Y., & Ivanova, G. (2020). Stroke affected lower limbs rehabilitation combining virtual reality with tactile feedback. Frontiers in Robotics and AI, 7.

Bulanov, V., Zakharov, A., & Khivintseva, E. (2020). Wavelet transform for the identification of P300. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (pp. 052049).

Bulanov, V., Zakharov, A., & Chaplygin, S. (2020). Solving classification problems of visual evoked potentials for the brain-computer interfaces. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (pp. 052051).

Kirasirova, L., Bulanov, V., Ossadtchi, A., Kolsanov, A., Pyatin, V., & Lebedev, M. (2020). A P300 brain-computer interface with a reduced visual field. Frontiers in Neuroscience, 14.

Agapov, S., Bulanov, V., Zakharov, A., & Pyatin, V. (2020). Applying an Integral Algorithm for the Evoked P300 Potential Recognition to the Brain-Computer Interface. In Proceedings of the Computational Methods in Systems and Software (pp. 404–412).

Bulanov, V., Zakharov, A., Sergio, L., & Lebedev, M. (2021). Post-Stroke Rehabilitation with a P300 Brain-Computer Interface Combined with Robotics and Virtual Reality. A Case Series Report. (March 24, 2021).

В августе 2013 года Правительством Самарской области по инициативе научного и медицинского сообщества региона было принято решение о формировании новой отрасли экономики Самарской области – IT-медицины. Активными участниками нового отраслевого кластера стали ведущие самарские IT-компании, Самарский государственный медицинский университет, региональные структуры поддержки инноваций.

С первых дней создания региональной отрасли компания IT Universe выступала инициатором, организатором и активным участником большого числа технологических и научных проектов и мероприятий.

К последним можно отнести, например, ежегодно проводимую в Самаре с 2015 года международную конференцию «Нейрокомпьютерный интерфейс: наука и практика», ставшую за прошедшие годы эффективной коммуникативной и дискуссионной площадкой ведущих зарубежных и российских ученых для представления информации о последних достижениях нейронауки.

В сотрудничестве с ведущими российскими и зарубежными университетами и клиническими центрами компания ведет обширные научные исследования в области нейронауки и нейрореабилитации.

IT-МЕДИЦИНА

ДОСТИЖЕНИЯ

ПРОЕКТЫ

НАУЧНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ