PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Zastosowanie zagadnienia odwrotnego EEG do oceny aktywności elektrycznej kory mózgowej na użytek interfejsu BCI

Autorzy
Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Application of EEG inverse problem to evaluation of electrical activity of the cerebral cortex for the use of Brain-Computer Inter-face
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Treścią artykułu jest ocena aktywności elektrycznej kory mózgowej w badaniach wykonywanych na potrzeby interfejsu mózg-komputer (BCI). Analiza ta może być przydatna do optymalizacji liczby i rozmieszczenia elektrod oraz wyboru cech najlepiej separujących określone klasy zadań myślowych. Wyniki rozwiązania zagadnienia odwrotnego EEG pokazują, że w tej mierze najbardziej predysponowane są centralne obszary kory (pod elektrodami: C3, C4 i Cz), w paśmie alfa (8-12 Hz).
EN
The subject of the paper is evaluation of the brain electrical activity associated with imagining some specific motor actions assigned to the specific classes in an asynchronous brain-computer interface (BCI) (Section 1, [1, 2, 3, 4]). These analyzes, called as inverse problems of EEG, can be useful to optimize the number and placement of electrodes and also to select the features which best separate the considered classes. Dedicated calculations were carried out using the algorithm sLORETA (Section 3, [7, 8, 9, 10]). Evaluation of brain activity in the time domain indicates the regular activation of the: frontal, temporal, occipital, and the central part of the cerebral cortex (Section 5, Fig. 5). However, the evaluation of activity in the frequency domain provides reliable information about the differences between the selected classes. The obtained results lead to the conclusion that in this matter the most important differences are observed in the central parts of the cortex, over which the electrodes: C3, C4 and Cz are located; in the alpha band, i.e. 8-12 Hz (Section 6, Fig. 6-8). Limitation of the analysis to 8 EEG time series confirms the correctness of the electrodes selection applied in the dedicated system g.tec, used in the Department of Information and Measuring Systems of the Warsaw University of Technology (Section 7, Fig. 9, [1, 2]). All the onclusions from performed calculations are consistent with the general neurobiological knowledge [5, 6].
Wydawca
Rocznik
Strony
275--278
Opis fizyczny
Bibliogr. 11 poz., rys., tab., wykr.
Twórcy
autor
  • Politechnika Warszawska, Instytut Elektrotechniki Teoretycznej i Systemów Informacyjno-Pomiarowych 00-662 Warszawa, ul. Koszykowa 75
Bibliografia
  • [1] Rak R.J., Kołodziej M., Majkowski A.: Brain-computer interface as measurement and control system – the review paper. Metrology and Measurement Systems, XIX (2012), No. 3, p. 427-444.
  • [2] Kołodziej M., Majkowski A., Rak R.J.: A New Method of EEG Classification for BCI with Feature Extraction Based on Higher Order Statistics of Wavelet Components and Selection with G enetic Algorithms. Adaptive and natural computing algorithms, Part I, Book Series: Lecture Notes in Computer Science, v. 6593 (2011), p. 280-289.
  • [3] Wolpaw J.R., Birbaumer N., McFarland D.J., Pfurtscheller G., Vaughan T.M.: Brain-computer interfaces for communication and control. Clinical Neurophysiology, 2002 Jun; 113(6), p. 767-91.
  • [4] Blankertz B., Müller K.R., Curio G., Vaughan T.M., Schalk G., Wolpaw J.R., Schlögl A., Neuper C., Pfurtscheller G., Hinterberger T., et al.: . IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2004 Jun, 51(6), p. 1044-51.
  • [5] Nunez P.L., Srinivasan R.: Electric Fields of the Brain - The Neurophysics of EEG. Oxford University Press, 2nd Edition, ISBN: 978-0195050387, 2006.
  • [6] Kandel E.R., Schwartz J.H., Jessell T.M., Siegelbaum S.A., Hudspeth A.J.: Principles of Neural Science. McGraw-Hill Professional, 5th Edition, ISBN: 978-0071390118, 2012.
  • [7] Pascual-Marqui R.D.: Review of Methods for solving the EEG Inverse Problem. International Journal of Bioelectromagnetism, v.1 (1999), no. 1, p. 75-86.
  • [8] Grech R., Cassar T., Muscat J., Camilleri K.P., Fabri S.G., Zervakis M., Xanthopoulos P., Sakkalis V. and Vanrumste B.: Review on solving the inverse problem in EEG source analysis. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation 2008, 5:25 (7 Nov. 2008).
  • [9] Painold A., Anderer P., Holl A.K., Letmaier M., Saletu-Zyhlarz G.M., Saletu B., Bonelli R.M.: EEG low-resolution brain electromagnetic tomography (LORETA) in Huntington’s disease. Journal of Neurology. 258 (2011), no. 5, p. 840-854.
  • [10] Greenblatt R.E., Ossadtchi A, Pflieger M.E.: Local linear estimators for the bioelectromagnetic inverse problem. IEEE Transactions on Signal Processing, 2005 Sep, 53(9), p. 3403-3412.
  • [11] Talairach J., Tournoux P.: Co-Planar Stereotaxic Atlas of the Human Brain. Stuttgart, 1988.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-97437f0b-7a04-4cae-b2d5-5d2ee05b61aa
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.