Wykorzystanie sygnału EEG dla interfejsu człowiek-komputer

• Autorzy: Bawej T. , Gracki K.

Identyfikatory

DOI

10.15199/13.2015.2.24

Warianty tytułu

EN

Using EEG signal for human-computer interface

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł omawia możliwość realizacji funkcjonalnego interfejsu mózgkomputer z wykorzystaniem urządzenia Emotiv Epoc. Interfejsy mózg-komputer są systemami wykorzystującymi pomiary aktywności neuronalnej użytkownika do generacji sygnałów sterujących dla maszyn. Technologia ta ma zastosowanie przede wszystkim u pacjentów dotkniętych paraliżem. Badania nad interfejsami mózg-komputer przez długi czas prowadzone były jedynie przez wybrane zespoły specjalistów, mające dostęp do odpowiednich przyrządów pomiarowych. W niekrytycznych zastosowaniach można jednak wykorzystać urządzenia zdecydowanie tańsze, nawet pomimo ich niższej jakości. Przykładem takiego urządzenia jest Emotiv Epoc – kontroler do gier wideo i elektroencefalograf w jednym. W artykule oszacowano możliwość realizacji kilku popularnych rodzajów interfejsów wykorzystujących elektroencefalografię. Opisano ponadto pozytywne wyniki realizacji wybranego typu interfejsu: P300 Speller.

EN

The article aims to examine the feasibility of using Emotiv Epoc to implement a functional brain-computer interface. Brain-computer interfaces constitute a class of systems capable of converting user’s brain activity measurements into control signals for machines. This technology is predominantly used to assist patients suffering from various forms of paralyze. For many years brain-computer interface research had only been conducted by specialized teams, able to afford necessary equipment. In non-critical applications it is however now possible to take advantage of easily available and way more affordable devices, despite their lower quality. Emotiv Epoc is an example of such device, being both a video game controller and an electroencephalograph in the same time. The article estimates the feasibility of implementing several most popular EEG-based interfaces with Emotiv Epoc. The article further provides some promising results obtained for a particular, chosen type of interface: the P300 Speller.

Słowa kluczowe

PL

EEG; interfejs mózg-komputer

EN

EEG; brain-computer interface

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2015
• Tom: Vol. 56, nr 2
• Strony: 105--107
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz.

Twórcy

autor

Bawej T.

• Politechnika Warszawska, Instytut Informatyki, Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych

autor

Gracki K.

• Politechnika Warszawska, Instytut Informatyki, Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych

Bibliografia

• [1] J. R. Wolpaw, N. Birbaumer, D. J. McFarland, G. Pfurtscheller oraz T. M. Vaughan, “Brain-computer interfaces for communication and control”, Clinical Neurophysiology, 2002.
• [2] R. P. Rao, Brain-computer interfacing: an introduction, Cambridge University Press, 2013.
• [3] „Wicab – oficjalna strona”, http://www.wicab.com/en_eu/, dostęp: 2014-10-01.
• [4] J. Vidal, “Toward direct brain-computer communication”, Annual Review of Biophysics and Bioengineering, tom 2, 1973.
• [5] X. Gao, D. Xu, M. Cheng oraz S. Gao, “A BCI-based environmental controller for the motion-disabled”, IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2003.
• [6] D. J. Krusienski, E. W. Sellers, D. J. McFarland, T. M. Vaughan oraz J. R. Wolpaw, “Toward enhanced P300 speller performance”, Journal of Neuroscience Methods, 2009.
• [7] L. A. Farwell oraz E. Donchine, “Talking off the top of your head: toward a mental prosthesis utilizing event-related brain potentials”, Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 1988.
• [8] H. Ekanayake, “P300 and emotiv epoc: Does emotiv epoc capture real eeg?”, neurofeedback.visaduma.info/P300nEmotiv.pdf, 2010, dostęp: 2014-09-30.
• [9] M. Lang oraz T. Mitrovic, “Investigating the Emotiv Epoc for cognitive control in limited training time”, 2012.
• [10] “Berlin BCI competition.” https://www.bbci.de/competition/, dostęp: 2014-09-30.
• [11] Strona internetowa firmy Emotiv: http://emotiv.com/epoc.php.
• [12] V. N. Vapnik. Statistical Learning Theory. Wiley Interscience, 1998.
• [13] I. Rivals, L. Personnaz. On Cross Validation for Model Selection, Neural Computation 11, pp. 836–870, 1999.
• [14] S. Jankowski, Z. Szymański. Structural optimization of leastsquares support vector classifier based on virtual leave one out residuals. Proc. SPIE 7502, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments; doi:10.1117/12.839616, pp. 75021O-1-6, 2009.