Аннотация:Одним из информативных методов изучения мозга человека является метод электроэнцефалографии (ЭЭГ). Статья посвящена разработке интеллектуальной нейросетевой модели, направленной на поиск артефактов в сигналах ЭЭГ. Проведен анализ качества выявления артефактов на нескольких архитектурах нейронных сетей. Получены экспериментальные оценки качества машинного обучения. Разработана нейросетевая модель на основе архитектуры U-net с элементами рекуррентной нейронной сети, которая распознает артефакты в сигналах ЭЭГ, представленных в виде последовательности, полученных в 64-канальном электроэнцефалографе. Полученная нейросетевая модель способна определять артефакты в преобразованном сигнале с точностью 70%. Разработанную интеллектуальную систему можно использовать в качестве вспомогательного инструмента для анализа сигнала ЭЭГ.One of the main methods for research of the holistic activity system of human brain is the method of electroencephalography (EEG). The article describes the development of an intelligent neural network model aimed at detecting the artifacts in EEG signals...