Brain-Computer-Interface Reinhard Mayr FH Studiengang Medizintechnik
Überblick Was ist ein BCI? Welche Anwendungsmöglichkeiten gibt es dafür? Wie kann es implementiert werden? Demonstration EEG-Ableitung und - Auswertung
Aufbau eines BCI
Anwendungsmöglichkeiten Mobilität: Steuerung von Rollstühlen Prothesen, Orthesen Muskelstimulatoren Kommunikation Buchstabiersysteme
Signalgewinnung
Was wird gemessen? Ruhepotential ca. - 90 mV Aktionspotential: Zelle depolarisiert
ERS + ERD = ERSP ERS = Event Related Synchronization Synchronisierte Nervernimpulse → Amplituden summieren sich ERD = Event Related Desynchronization Nervenimpulse sind nicht synchronisiert → Amplituden löschen sich gegenseitig aus ERSP = Event Related Spectral Perturbations, d. h. ERS bzw. ERD treten auf
Aufnahmemodalität BIOPAC stationäres Aufnahmesystem Visualisierung über BIOPAC STUDENT LAB PRO
Elektrodenpositionierung Über motorisch aktiven Hirnregionen → Detektion einer Fingerbewegung Internationales 10-20 System
Datenaufbereitung und Auswertung
Datenaufbereitung und Auswertung EEGLAB open source toolbox für MATLAB Leistungs- spektrogramme
Leistungsspektrogramm X-Achse = Zeit Y-Achse = Frequenz Farbe = Leistung (logarithm. Verhältnis zum Normalwert) Rot = Synchronisation Blau = Desynchronisat. Alpha-Desynchronisation bei Lidschluss
Einzelne Epoche
Gemittelte Epochen
Demonstration Impedance check Elektrode mounting EEG- derivation Raw data processing Spec- demo
Ausblick
Von der Bewegung zum Gedanken 32-64 Kanäle Änderungen am Versuch Bewegung Externer Trigger Sortiertes Mitteln Artefakt- reduktion Künstliche Intelligenz Feste Schranke
Von der Bewegung zum Gedanken AR- Modelle Lernende Systeme Künstliche Intelligenz Gedanke Neuronale Netze
Vielen Dank für die Aufmerksamkeit Diskussion