Критерий качества кластеризации на основе отбора признаков размеченной выборки с приложением в области разработки интерфейсов мозг-компьютер

Бинарный классификатор, основанный на свёрточной и рекуррентной нейронной сети, показал точность, равную в среднем 60%, с максимальным значением 78,9% при классификации данных ЭЭГ от людей, перенесших SARS-CoV-2 (COVID-19) и людей, которые не имели перенесенного диагностированного COVID-19. Полученные данные подтверждают гипотезу о наличии определенных паттернов электрической активности мозга у людей, перенесших SARS-CoV-2 (COVID-19)