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Koppelungsmaße für BCIs

Coupling Measures for BCIs

Clemens Brunner (ORCID: )
  • Grant-DOI 10.55776/P20848
  • Förderprogramm Einzelprojekte
  • Status beendet
  • Projektbeginn 01.11.2008
  • Projektende 31.12.2011
  • Bewilligungssumme 98.952 €

Wissenschaftsdisziplinen

Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik (35%); Mathematik (5%); Medizintechnik (60%)

Keywords

    Brain-computer interface, Coupling measures, Multivariate autoregressive model

Abstract Endbericht

Im beantragten Projekt mit dem Kurztitel "Kopplungsmaße für BCIs" geht es darum, neuartige Merkmale für Brain-Computer Interfaces (BCIs) auf ihre Eignung zu testen. Diese Merkmale beinhalten die Beziehungen oder Kopplungen zwischen einzelnen EEG-Signalen, ganz im Gegensatz zu den bisher weit verbreiteten univariaten Merkmalen (wie beispielsweise die Bandleistung). Dieses Projekt ist in zwei Abschnitte aufgeteilt. Der erste Teil beschäftigt sich mit synchronen BCIs, bei denen die möglichen Zeitpunkte der Steuerung per Gedanken vom Computer vorgegeben werden (englisch "synchronized" oder manchmal "cue-based"). Es sollen verschiedenste Kopplungsmaße, die alle von einem multivariaten autoregressiven Modell abgeleitet werden können, auf ihre Eignung als Merkmale für ein BCI untersucht werden. Dazu wird eine Offline-Studie mit bereits vorhandenen Daten durchgeführt, welche die Leistungsfähigkeit dieser Merkmale mit der von herkömmlichen univariaten Merkmalen vergleicht. Außerdem werden beide Merkmalstypen kombiniert, um festzustellen, ob die Klassifikationsgenauigkeit dadurch erhöht werden kann. Abschließend werden aufbauend auf den Erkenntnissen dieser Offline-Studie Experimente mit Feedback (online) mit mehreren Versuchspersonen durchgeführt und diese dann evaluiert. Der zweite Teil befasst sich mit asynchronen BCIs (englisch "self-paced" oder "asynchronous"), bei welchen der Benutzer frei entscheiden kann, wann er Kontrolle über das System ausüben möchte. Die zusätzliche Schwierigkeit besteht also darin, den Zustand zu erkennen, wann die Versuchsperson gerade nichts steuern möchte (englisch "no control state"). Die verschiedenen Kopplungsmaße sollen auf die Eignung untersucht werden, diesen Zustand vom Zustand der willentlichen Kontrolle zu unterscheiden. Als erster Schritt wird auch hier eine Offline-Analyse durchgeführt, diesmal mit den Daten, welche in der bereits abgeschlossenen Online-Studie aus dem ersten Teil aufgezeichnet wurden. Wieder werden Kopplungsmaße mit univariaten Merkmalen und die Kombination beider Typen verglichen und analysiert. Die Erkenntnisse werden erneut anhand einer Online-Studie mit Feedback mit mehreren Versuchspersonen überprüft.

Dieses Projekt ist in zwei Abschnitte aufgeteilt. Der erste Teil beschäftigt sich mit synchronen BCIs, bei denen die möglichen Zeitpunkte der Steuerung per Gedanken vom Computer vorgegeben werden (englisch "synchronized" oder manchmal "cue-based"). Es sollen verschiedenste Kopplungsmaße, die alle von einem multivariaten autoregressiven Modell abgeleitet werden können, auf ihre Eignung als Merkmale für ein BCI untersucht werden. Dazu wird eine Offline-Studie mit bereits vorhandenen Daten durchgeführt, welche die Leistungsfähigkeit dieser Merkmale mit der von herkömmlichen univariaten Merkmalen vergleicht. Außerdem werden beide Merkmalstypen kombiniert, um festzustellen, ob die Klassifikationsgenauigkeit dadurch erhöht werden kann. Abschließend werden aufbauend auf den Erkenntnissen dieser Offline-Studie Experimente mit Feedback (online) mit mehreren Versuchspersonen durchgeführt und diese dann evaluiert. Der zweite Teil befasst sich mit asynchronen BCIs (englisch "self-paced" oder "asynchronous"), bei welchen der Benutzer frei entscheiden kann, wann er Kontrolle über das System ausüben möchte. Die zusätzliche Schwierigkeit besteht also darin, den Zustand zu erkennen, wann die Versuchsperson gerade nichts steuern möchte (englisch "no control state"). Die verschiedenen Kopplungsmaße sollen auf die Eignung untersucht werden, diesen Zustand vom Zustand der willentlichen Kontrolle zu unterscheiden. Als erster Schritt wird auch hier eine Offline-Analyse durchgeführt, diesmal mit den Daten, welche in der bereits abgeschlossenen Online-Studie aus dem ersten Teil aufgezeichnet wurden. Wieder werden Kopplungsmaße mit univariaten Merkmalen und die Kombination beider Typen verglichen und analysiert. Die Erkenntnisse werden erneut anhand einer Online-Studie mit Feedback mit mehreren Versuchspersonen überprüft.

Forschungsstätte(n)
  • Technische Universität Graz - 100%

Research Output

  • 186 Zitationen
  • 5 Publikationen
Publikationen
  • 2010
    Titel Analysis of sensorimotor rhythms for the implementation of a brain switch for healthy subjects
    DOI 10.1016/j.bspc.2009.09.002
    Typ Journal Article
    Autor Solis-Escalante T
    Journal Biomedical Signal Processing and Control
    Seiten 15-20
  • 2014
    Titel SCoT: a Python toolbox for EEG source connectivity
    DOI 10.3389/fninf.2014.00022
    Typ Journal Article
    Autor Billinger M
    Journal Frontiers in Neuroinformatics
    Seiten 22
    Link Publikation
  • 2015
    Titel Online visualization of brain connectivity
    DOI 10.1016/j.jneumeth.2015.08.031
    Typ Journal Article
    Autor Billinger M
    Journal Journal of Neuroscience Methods
    Seiten 106-116
  • 2011
    Titel A comparison of univariate, vector, bilinear autoregressive, and band power features for brain–computer interfaces
    DOI 10.1007/s11517-011-0828-x
    Typ Journal Article
    Autor Brunner C
    Journal Medical & Biological Engineering & Computing
    Seiten 1337-1346
    Link Publikation
  • 2013
    Titel Single-trial connectivity estimation for classification of motor imagery data
    DOI 10.1088/1741-2560/10/4/046006
    Typ Journal Article
    Autor Billinger M
    Journal Journal of Neural Engineering
    Seiten 046006
    Link Publikation

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