РАЗРАБОТКА СЕРВИСА ЗАДАНИЯ СЦЕНАРИЕВ ПРЕДЪЯВЛЕНИЯ СТИМУЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОДЕЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ПОДХОДА

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 зада-вать сценарии представления стимулов с помощью графического интерфейса с возможностью сохранять мета-информацию 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.

модельно-ориентированный подход, кодогенерация, предметно-ориентированный язык, система предъявления стимулов

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 // Interna- tional 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.