МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСІВ ФОРМУВАННЯ ФОСФЕННИХ ОБРАЗІВ У СИСТЕМАХ ВІЗУАЛЬНИХ НЕЙРОІНТЕРФЕЙСІВ

Olha Yeroshenko

doi:10.26906/SUNZ.2026.2.081

Автор(и)

Olha Yeroshenko

DOI:

https://doi.org/10.26906/SUNZ.2026.2.081

Ключові слова:

зір, фосфен, математичне моделювання, стимуляція, візуалізація, модель, штуяний зір, нейропротез

Анотація

Предметом дослідження в статті є алгоритмічні методи обробки візуальної інформації та принципи формування фосфенних образів, адаптовані до нейрофізіологічних особливостей зорової системи, з метою їх використання у системах штучного зору та нейропротезуванні. Метою роботи є розроблення комплексного методу симуляції зорового сприйняття шляхом інтеграції покращеного контурного аналізу та математичного моделювання фосфенних мап із урахуванням ретинотопічної організації та імовірнісної деградації елементів стимуляції. У статті вирішуються такі завдання: аналіз механізмів виділення ключових ознак зображення за допомогою градієнтних методів; розробка підходу до квантування орієнтації контурів для стабілізації зорового образу; побудова математичної моделі фосфенної мапи як дискретного сітчастого поля з варіативними параметрами вузлів; врахування анатомічної нерівномірності розподілу рецепторів сітківки через динамічну зміну геометрії фосфенів; моделювання технічної нестабільності електродів через ймовірнісні параметри пропуску сигналів. Використовуються такі методи: алгоритм детектування меж Кенні з чотирма орієнтаціями градієнта, математичне моделювання на основі двовимірних функцій Гауса з еліптичною деформацією, принципи ретинотопічного картування зорової кори, а також методи стохастичного моделювання для імітації деградації імплантів. Отримано такі результати: запропоновано програмну модель фосфенної репрезентації, яка забезпечує адаптивне формування візуального образу залежно від ексцентриситету точок зорового поля; реалізовано механізм просторово-селективної стимуляції, що поєднує високу деталізацію у центрі із дифузним представленням на периферії; продемонстровано ефективність використання еліптичної деформації та квантування кутів для підвищення реалістичності симуляції штучного зору. Висновки: Розроблений метод моделювання доводить, що поєднання контурного аналізу з урахуванням індивідуальної ретинотопії та анатомічної варіативності дозволяє створювати інформативні візуальні образи навіть за умов низької роздільної здатності нейропротезів, забезпечуючи надійну теоретичну базу для проектування та налаштування сучасних систем візуального заміщення.

Завантажити

Дані для завантаження поки недоступні.

Посилання

1. Man, D., Olchawa, R. (2018), "The Possibilities of Using BCI Technology in Biomedical Engineering", Biomedical Engineering and Neuroscience: Proceedings of the 3rd International Scientific Conference on Brain-Computer Interfaces, Opole, Poland, March 13–14, 2018 (Advances in Intelligent Systems and Computing). Cham: Springer, Vol. 720, P. 30–37. https://doi.org/10.1007/978-3-319-75025-5_4

2. Thaler, L., Goodale, M. A. (2016), "Echolocation in humans: an overview", Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science, Vol. 7, No. 6, P. 382–393. https://doi.org/10.1002/wcs.1408

3. Зделова, Г. С. (2023), "Офтальмологічна допомога в Україні. Стан та перспективи удосконалення (огляд літератури)", Клінічна та профілактична медицина, Т. 1, № 23, С. 78–85. https://doi.org/10.31612/2616-4868.1(23).2023.11

4. Єрошенко, О. А., Ціпковський, В. О. (2025), "Порівняльний аналіз методів реального часу для розпізнавання жестів на основі Mediapipe, OpenCV та YOLOv8", Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць, Т. 4, № 82, С. 62–65. https://doi.org/10.26906/SUNZ.2025.4.062

5. Федорченко, В. М., Єрошенко, О. А. (2025), "Застосування алгоритмів штучного інтелекту для моделювання загроз інформаційних систем", Вчені записки Таврійського національного університету імені В.І. Вернадського. Серія: Технічні науки», Т.6 (75), Ч. 2, С. 384–391. https://doi.org/10.32782/2663-5941/2025.6.2/52

6. Wang, H. Z., Wong, Y. T. (2023), "A novel simulation paradigm utilizing MRI-derived phosphene maps for cortical prosthetic vision", Journal of Neural Engineering, Vol. 20, No. 4. https://doi.org/10.1088/1741-2552/aceca2

7. Chen, S. C. et al. (2009), "Simulating prosthetic vision: I. Visual models of phosphenes", Vision Research, Vol. 49, No. 12. P. 1493–1506. https://doi.org/10.1016/j.visres.2009.02.003

8. Fernández, E. et al. (2021), "Visual percepts evoked with an intracortical 96-channel microelectrode array inserted in human occipital cortex", Journal of Clinical Investigation, Vol. 131, No. 23. https://doi.org/10.1172/jci151331

9. Grani, F. et al. (2022), "Time stability and connectivity analysis with an intracortical 96-channel microelectrode array inserted in human visual cortex", Journal of Neural Engineering, Vol. 19, No. 4. https://doi.org/10.1088/1741-2552/ac801d

10. Янакаєв, А. А., Єрошенко, О. А. (2025), "Система симуляції зору", Сучасні напрями розвитку інформаційно-комунікаційних технологій та засобів управління : тези доп. учасників XV Міжнар. наук.-техн. конф., м. Баку–Харків–Жиліна, 24–25 квіт. 2025 р. Харків: Impress, Т. 2. С. 11. https://doi.org/10.32620/ICT.25.t2

11. Canny, J. (1986), "A Computational Approach to Edge Detection", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. PAMI-8, No. 6. P. 679–698. https://doi.org/10.1109/tpami.1986.4767851

12. Hubel, D. H., Wiesel, T. N. (1979), "Brain Mechanisms of Vision", Scientific American, Vol. 241, No. 3. P. 150–163. https://doi.org/10.1038/scientificamerican0979-150

13. Barkovska, O., Shapiro, A., Mavrynskyi, O., Zhebin, P. (2025), "Дослідження чутливості методу визначення відстані до об’єктів на основі алгоритму FaceMesh", Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць, Т. 2, № 80, С. 76–82. https://doi.org/10.26906/SUNZ.2025.2.076

14. Коваленко, А. А., Чхеідзе, В. О., Севостьянова, О. М., Фомічов, О. О. (2025), "Підвищення точності аналізу та обробки складноструктурних зображень", Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць, Т. 2, № 80, С. 137–140. https://doi.org/10.26906/SUNZ.2025.2.137

15. Barkovska, О. (2025), "Formal description of interaction and data flows in multimodal assistive systems for user autonomy support", Вісник Херсонського національного технічного університету, №.4 (95), Ч. 4, С. 15–20. https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.4.3.2