Sposoby generowania stymulacji wywołujących SSVEP z zastosowaniem monitorów LCD

• Autorzy: Zawiślak T.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Potencjał stanu ustalonego (SSVEP - ang. Steady State Visually Evoked Potential) to odpowiedź mózgu na obserwowane stymulacje świetlne pojawiające się ze stałą częstotliwością. Podczas tego zjawiska w sygnale EEG (Elektroencefalogram) odbieranym z powierzchni czaszki w okolicach kory wzrokowej następuje znaczny wzrost mocy sygnału w częstotliwości z jaką pojawia się bodziec świetlny. W eksperymentach badających to zjawisko oraz interfejsach mózg-komputer (ang. BCI - Brain Computer Interface) bazujących na nim, stosuje się różne rozwiązania do wysyłania stymulacji. Wiodącymi metodami jest zastosowanie układów ze źródłem światła wykorzystującym diody elektroluminescencyjne (LED) lub wykorzystanie ekranów monitorów komputerowych (CRT, LCD). Niniejszy artykuł zawiera opis problemu oraz przegląd metod wykorzystywanych do wywoływania stymulacji na ekranie monitora.

EN

The Steady State Visually Evoked Potential (SSVEP) is the brain's response to the observed light stimulation occurring at a constant frequency. During this phenomenon in the EEG (Electroencephalogram) signal received from the skull surface near the visual cortex there is a significant increase in signal strength in the frequency with which the light stimulus appears. In experiments investigating this phenomenon as well as in Brain Computer Interfaces (BCI) based on it, various solutions are used to send stimulation. The leading methods are the use of systems with a light source using electroluminescent diodes (LED) or the use of computer screens (CRT, LCD). This article contains a description of the problem and an overview of the methods used to stimulate the monitor screen.

Słowa kluczowe

PL

aparatura stymulująca; SSVEP; interfejs mózg-komputer; LCD

EN

stimulation apparatus; SSVEP; brain-computer interface; LCD

• Wydawca: Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Koszalińskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
• Rocznik: 2017
• Tom: Nr 11
• Strony: 123--131
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys., wykr., tab.

Twórcy

autor

Zawiślak T.

• Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych, Wydział Informatyki, Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Bibliografia

• 1. Bin G., Gao X. , Yan Z., Hong B., and Gao S., (2009) An online multi-channel SSVEP-based brain-computer interface using a canonical correlation analysis method. Journal of Neural Engineering, vol. 6, no. 4, Article ID 046002, 6 pages.
• 2. Cecotti H. and Graeser A., (2008) Convolutional neural network with embedded fourier transform for EEG classification. in Proceedings of the 19th International Conference on Pattern Recognition (ICPR ’08), pp. 1–4, Tampa, Fla, USA.
• 3. Fernandez-Vargas J., Pfaff H.U., Rodriguez F.B., Varona P., (2013) Assisted closed loop optimization of SSVEP-BCI efficiency. Frontiers in Neural Circuits, vol. 7.
• 4. http://www.emg.tu-bs.de/forschung/ceeg/generation3/ssvep_e.html
• 5. Jia C, Gao X, Hong B, Gao S, (2010) Frequency and Phase Mixed Coding in SSVEP-based Brain-computer Interface. IEEE Trans Biomed Eng.
• 6. Kelly S. P., Lalor E., Reilly R.B., and Foxe J.J., (2005) Independent brain computer interface control using visual spatial attention-dependent modulations of parieto-occipital alpha. in Proceedings of the 2nd International IEEE EMBS Conference on Neural Engineering, pp. 667–670, Arlington, Va, USA.
• 7. Lin F.C., Chien Y.Y., Zao J.K., Huang Y.P., Ko L.W., Shieh H.P.D., Wang Y. and Jung T.P. (2015) High-frequency polychromatic visual stimuli for new interactive display systems. Biomedical Optics & Medical Imaging, SPIE Newsroom. DOI: 10.1117/2.1201504.005851.
• 8. Lin Z., Zhang C., Wu W., and Gao X., (2007) Frequency recognition based on canonical correlation analysis for SSVEP-based BCIs. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 54, no. 6, pp. 1172–1176.
• 9. Nielsen K.D., Cabrera A.F., and Nascimento O.F., (2006) EEG based BCI—towards a better control. Brain-computer interface research at Aalborg University. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 14, no. 2, pp. 202–204.
• 10. Paulus W., (2005) Elektroretinographie (ERG) und visuell evozierte Potenziale (VEP). In: Buch-ner, H., Noth, J. (eds.) Evozierte Potenziale, neurovegetative Diagnostik, Okulographie: Methodik und klinische Anwendungen, Thieme, Stuttgart - New York, pp. 57–65.
• 11. Tong J., Zhu D., (2015) Multi-phase cycle coding for SSVEP based braincomputer interfaces. BioMedical Engineering OnLine 2015, 14:5.
• 12. Vialatte F.B., Maurice M., Dauwels J., Cichocki A., (2010) Steady-state visually evoked potentials: focus on essential paradigms and future perspectives. Progress in neurobiology, vol. 90(4), pp. 418-438.
• 13. Wang Y., Wang R., Gao X., Hong B., and Gao S., (2006) A practical VEP-based brain-computer interface. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 14, no. 2, pp. 234–239.
• 14. Wang Y., Wang Y.-T., Jung T.-P. (2010) Visual stimulus design for high-rate SSVEP BCI. Electronics Letters Volume 46, Issue 15.
• 15. Wolpaw JR, Birbaumer N, Mcfarland DJ, Pfurtscheller G, Vaughan TM (2002) Brain-computer interfaces for communication and control. Clin Neurophysiol 113:767–791.
• 16. Wu Z., Lay Y., Xia Y., Wu D., Yao D. (2008) Stimulator selection in SSVEPbased BCI. Medical engineering & physics.30(8): 1079-1088.
• 17. Zhu D., Bieger J., Molina G.G., and Aarts R.M. (2010) A Survey of Stimulation Methods Used in SSVEP-Based BCIs. Computational Intelligence and Neuroscience Volume 2010, Article ID 702357, 2010.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).