DSpace Repository

Разработка сервиса задания сценариев предъявления стимулов с использованием модельно-ориентированного подхода

Show simple item record

dc.contributor.author Брак, Иван Викторович ru_RU
dc.contributor.author Сазонова, Юлия Игоревна ru_RU
dc.contributor.author Brak, Ivan Victorovich en
dc.contributor.author Sazonova, Julia Igorevna en
dc.creator НИИ физиологии и фундаментальной медицины ru_RU
dc.creator Институт вычислительных технологий ru_RU
dc.creator Новосибирский государственный университет ru_RU
dc.creator State Scientific Research Institute of Physiology & Basic Medicine en
dc.creator Institute of Computational Technologies SB RAS en
dc.creator Novosibirsk State University en
dc.date.accessioned 2018-06-21T12:29:42Z
dc.date.available 2018-06-21T12:29:42Z
dc.date.issued 2018-06
dc.identifier.citation Брак И. В., Сазонова Ю. И. Разработка сервиса задания сценариев предъявления стимулов с использованием модельно-ориентированного подхода // Вестн. НГУ. Серия: Информационные технологии. 2018. Т. 16, № 2. С. 31–40. ISSN 1818-7900. DOI 10.25205/1818-7900-2018-16-2-31-40 ru_RU
dc.identifier.citation Brak I. V., Sazonova Yu. I. Development of the Service for Stimuli Scenario Representation Based on Model Driven Architecture. Vestnik NSU. Series: Information Technologies, 2018, vol. 16, no. 2, p. 31–40. ISSN 1818-7900. DOI 10.25205/1818-7900-2018-16-2-31-40 (in Russ.) en
dc.identifier.issn 1818-7900
dc.identifier.other DOI 10.25205/1818-7900-2018-16-2-31-40
dc.identifier.uri https://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/14356
dc.description.abstract Современная физиология не может обойтись без методов количественного анализа данных. Необходимым условием для использования математической статистики, анализа сигналов и машинного обучения является наличие должным образом собранных, размеченных и подготовленных данных. С возможностью совместной обработки данных, собранных в разных условиях и в рамках разных протоколов экспериментов, появилась потребность в наличии структурированной метаинформации. В настоящее время существует множество программных систем, позволяющих создавать, редактировать и запускать сценарии представления стимулов. Их проблемой является сложность использования реализованного сценария как в рамках других систем, так и для аннотирования данных, полученных экспериментально. Целью работы является разработка сервиса, позволяющего задавать сценарии представления стимулов с помощью графического интерфейса с возможностью сохранять метаинформацию эксперимента в независимом от платформы формате и исполнять в закрытых системах. В предлагаемом решении используется модельно-ориентированный подход. В основе платформенно-независимой модели лежит открытый формат эксперимента PsychoPy. Для исполнения полученного сценария используется платформа Neurobs Presentation. С помощью преобразования общей модели сценария эксперимента в модель платформы и описания синтаксической структуры предметно-ориентированного языка Presentation автоматически формируется программный код. Реализация данного подхода может быть расширена для других систем представления стимулов. ru_RU
dc.description.abstract Methods of quantitative data analysis are important in modern physiology. Necessary condition for usage of mathematical statistics, signal analysis and machine learning is the availability of properly collected, marked and prepared data. Thus, preservation of meta-information and structuring results will be useful for their further processing. Physiological experiment consists of a set of trials (samples), in which instructions and certain stimuli are presented to the participant. Reaction on the test sample is recorded as physiological measures. Currently there are many software systems that allow you to create, edit and present scenarios of stimuli representation. Existing systems of presentation stimulus scenario can solve a wide range of tasks but they are not suitable for reusing and there is no universal way to extract metadata of the scenario of the experiment. Purpose of the work is development of the service for stimuli scenario representation with graphical interface, features of saving data in platform independent format and execution in one of the systems. Proposed approach uses model driven architecture principles. The platform-independent model is based on the open format of PsychoPy experiment. Neurobs Presentation system is used to execute scenario. Program code is generated automatically with transformation of the platform-independent model into platform-specific model and describing the syntax of the Presentation domain specific language. Implementation of this approach may be extended to other systems. en
dc.language.iso ru ru_RU
dc.publisher Новосибирский государственный университет ru_RU
dc.subject модельно-ориентированный подход ru_RU
dc.subject кодогенерация ru_RU
dc.subject предметно-ориентированный язык ru_RU
dc.subject система предъявления стимулов ru_RU
dc.subject model driven architecture en
dc.subject code generation en
dc.subject domain specific language en
dc.subject system of stimuli representation en
dc.title Разработка сервиса задания сценариев предъявления стимулов с использованием модельно-ориентированного подхода ru_RU
dc.title.alternative Development of the Service for Stimuli Scenario Representation Based on Model Driven Architecture en
dc.type Article ru_RU
dc.description.reference 1. Кропотов Ю. Д. Количественная ЭЭГ, когнитивные вызванные потенциалы мозга человека и нейротерапия. Донецк, 2010. 2. Логвинова К. В. Современные технологии и средства разработки программного обеспечения // Бизнес-информатика. 2007. № 2. 3. Paige R. F. et al. User Experience for Model-Driven Engineering: Challenges and Future Directions // ACM/IEEE 20th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2017. 4. Kleppe A. G., Warmer J. B., Bast W. MDA explained: the model driven architecture: practice and promise. Addison-Wesley Professional, 2003. 5. Сорокин А. В., Кознов Д. В. Обзор Eclipse Modeling Project // Системное программирование. 2010. Т. 5, № 1. 6. Steinberg D. et al. EMF: eclipse modeling framework. Pearson Education, 2008. 7. Kolovos D. S., Paige R. F., Polack F. A. C. The epsilon transformation language // International Conference on Theory and Practice of Model Transformations. Springer, Berlin, Heidelberg, 2008. Р. 46–60. 8. Kolovos D. et al. The epsilon book // Structure. 2010. Vol. 178. Р. 1–10. 9. Heidenreich F. et al. Model-based language engineering with EMFText // Generative and Transformational Techniques in Software Engineering IV. Springer, Berlin, Heidelberg, 2013. P. 322–345. ru_RU
dc.description.reference 1. Kropotov J. D. Quantitative EEG, event-related potentials and neurotherapy. Donetsk, 2010. (in Russ.) 2. Logvinova K. V. Modern technologies and tools for software development. Business informatics, 2007, no. 2. (in Russ.) 3. Paige R. F. et al. User Experience for Model-Driven Engineering: Challenges and Future Directions. ACM/IEEE 20th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2017. 4. Kleppe A. G., Warmer J. B., Bast W. MDA explained: the model driven architecture: practice and promise. Addison-Wesley Professional, 2003. 5. Sorokin A., Koznov D. Review of the Eclipse Modeling Project. System Programming, 2010, vol. 5, no. 1. (in Russ.) 6. Steinberg D. et al. EMF: eclipse modeling framework. Pearson Education, 2008. 7. Kolovos D. S., Paige R. F., Polack F. A. C. The epsilon transformation language. International Conference on Theory and Practice of Model Transformations. Springer, Berlin, Heidelberg, 2008, p. 46–60. 8. Kolovos D. et al. The epsilon book. Structure, 2010, vol. 178, p. 1–10. 9. Heidenreich F. et al. Model-based language engineering with EMFText. Generative and Transformational Techniques in Software Engineering IV. Springer, Berlin, Heidelberg, 2013, p. 322–345. en
dc.subject.udc 004.942
dc.relation.ispartofvolume 16
dc.relation.ispartofnumber 2
dc.relation.ispartofpages 31-40


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

  • IT Выпуск 2 (2018)
    Вестник НГУ. Серия:Информационные технологии, 2018. Том 16, №2

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account