Лаборатория математической обработки биологической информации как выделенное подразделение компании IT Universe была создана в 2015 году. Это событие явилось логичным развитием работ по анализу электроэнцефалографических (ЭЭГ) и электромиографических (ЭМГ) сигналов, разработке нейрокомпьютерных интерфейсов (НКИ) и устройств на их основе, которые ведутся компанией с 2013 года.

За прошедшие годы сотрудники лаборатории приняли участие в разработке нескольких инновационных технологий, в соавторстве с учеными Института высшей нервной деятельности Российской академии наук и Самарского государственного медицинского университета, опубликовали ряд научных статей, выступили с докладами на международных научных конференциях.

Среди приоритетных направлений работы – анализ вызванных потенциалов и моторного воображения в ЭЭГ человека, выявление признаков и мониторинг течения психических расстройств, изучение реабилитационного эффекта тренажеров на основе НКИ, применение машинного обучения и нейронных сетей для исследовательских и прикладных задач и другие.

Лаборатория принимает участие в реализации прикладных и исследовательских проектов:

• «Рука Помощи» — ассистивное устройство для парализованных на базе НКИ (проект реализуется ООО «АйТи Юниверс» на средства гранта Фонда содействия инновациям, договор № 113ГРНТИС5/26000)
• устройство управления инвалидной коляской для парализованных (проект реализуется ООО «АйТи Юниверс» на собственные средства)
• сухой автономный ЭЭГ-регистратор для применения в составе реабилитационных устройств (проект реализуется ООО «АйТи Юниверс» на собственные средства)
• нейрореабилитационный тренажер на базе НКИ (проект реализуется ООО «Открытые решения»)
• а также ряда других проектов.

Статьи, опубликованные сотрудниками лаборатории:

• 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