Студент Рачунарског факултета Стеван Дабижљевић је у петак, 25. октобра 2024. године одбранио дипломски рад на тему Систем за адаптивно музичко препоручивање заснован на анализи EEG сигнала и емоционалних стања MindTunes пред комисијом коју су чинили ментор др Јелена Младеновић и члан др Душан Вујошевић.
У апстракту свог рада Стеван је истакао следеће:
Предмет рада припада области интерфејс мозак рачунар. У оквиру рада имплементирана је Андроид апликација MindTunes која врши прикупљање EEG сигнала и њихову спектралну анализу у реалном времену. Помоћу параметара добијених из спектралне анализе врши се процена менталног стања корисника уз помоћ две метрике – валенце (енгл. valence) и надражаја (енгл. arousal). Добијене метрике се потом користе за препоручивање и
пуштање музике, тачније нумера које су анотиране уз помоћ њих.
…
Резултати истраживања указују на потенцијал EEG-а за нелинеарне примене попут афективног рачунарства и неурофидбека, који могу побољшати психолошко здравље корисника. Коришћење неинвазивних метода за праћење мождане активности омогућава прецизније прилагођавање садржаја дигиталних апликација према тренутним когнитивним и емоционалним стањима, чиме се отварају нове могућности за истраживање и комерцијализацију у овој области. Корисницима је са убрзаним напретком технологије све више доступан и потребан хардвер који омогућава свакодневно праћење EEG сигнала у реалним сценаријима, какав је и потребан за коришћење имплементираног решења. Коначно, будући развој може допринети повећању компатибилности са различитим музичким и EEG платформама, што би омогућило ширу примену апликације. С обзиром на брз напредак технологија у области обраде сигнала и машинског учења, постоји значајан простор за даље унапређење прецизности процене емоционалних стања, што би апликацију учинило још ефикаснијим алатом у неуролошким истраживањима. – закључио је Стеван.