Sterowanie prostym urządzeniem elektrycznym za pomocą sygnału EEG

• Autorzy: Broniec A. , Chodak J.

Warianty tytułu

EN

Application of EEG-signal to control simple electric device

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Szczegółowe poznanie, w jaki sposób pracuje mózg ludzki, otwiera szerokie możliwości w konstrukcji interfejsów bezpośredniej komunikacji pomiędzy człowiekiem a komputerem (brain-computer interface - BCI). Badania nad interfejsami mózg-komputer to rozwijająca się dynamicznie od około 15 lat tematyka, powstała na pograniczu wielu dziedzin naukowych. Celem było stworzenie prostego interfejsu BCI, opartego na wykrywaniu fali alfa, który umożliwi użytkownikowi sterowanie (włączanie/wyłączanie) urządzeniem elektrycznym. W tym celu wykorzystano kolejkę elektryczną, poruszającą się jedynie w przypadku wykrycia fali alfa w sygnale EEG.

EN

Detailed knowledge of changes in electroencephalography signal (EEG) which occur during various human activities gives enormous possibilities to create brain-computer interfaces (BCI). The BCI research is progressively expanding and extremely important field in biomedical engineering. These brain-computer interfaces give hope to people with severe disabilities for improving their quality of life. There is also a wide range of BCI applications in the field of virtual reality and mind-controlled games. The aim of our project was to create a simple game using a railway toy, which is able to move by conscious changes in brain activity of players. The EEG signal is acquired using a set of electrodes placed on the heads of the players and it is processed in real time by dedicated algorithms. This project has been performed for the educational and cognitive purposes.

Słowa kluczowe

PL

interfejs mózg-komputer (BCI); neurofeedback; elektroencefalografia (EEG)

EN

brain-computer interface (BCI); neurofeedback; electroencephalography (EEG)

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2009
• Tom: T. 13, z. 3/1
• Strony: 1059--1067
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10poz., rys., wykr., tab.

Twórcy

autor

Broniec A.

• Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

autor

Chodak J.

• Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

Bibliografia

• [1] Allanson J., Mariani J., Mind over virtual matter: using virtual environments for neurofeedback training.Yirtual Reality, 1999. Proceedings., IEEE 13-17 March 1999, 270-273.
• [2] Deng J., He B., Classification ofimaginary tasks from three channels of EEG by using an artifi-cial neural network. Dept. of Bioengineering, Illinois Univ., Chicago, IL, USA, Sept 2003.
• [3] Huupponen E., Himanen S.-L., Varri A., Fuzzy detection of EEG alpha without amplitudę thres-holding. Artificial Intelligence in Medicine, vol. 24, Issue 2, 2002.
• [4] Inoue S., Akiyama Y., Izumi Y., Nishijima S., The Development of BCI Using Alpha Waves for Controlling the Robot Arm. IEICE-Transactions on Communications, Volume E91-B, Number 7, 2008, 2125-2132.
• [5] Mensh B. D., Werfel J., Seung H., BCI Competition 2003—Data Set la: Combining Gamma-Band Power With Slow Cortical Potentials to Improve Single-Trial Classification of Electroencephalo-graphic Signals. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 51, No. 6, June 2004.
• [6] Miles R.K., Fitch G.A., Olivier J., Pallotta J., Rają J., Petrie R.A., LaCourse J.R.: Graphical neurofeedback interface for the non-pharmacological intervention in attention deficit/attention defi-cit hyperactivity disorder. Bioengineering Conference, 1997, Proceedings of the IEEE 1997 23rd Northeast 21-22 May 1997, 70-72.
• [7] Pfurtsheller G., da Silva F.L., Handbook of Electronencephalography and Clinical Neurophysio-logy. Revised Series. Elsevier Science B.V., 1999.
• [8] Phothisonothai M., Nakagawa M., EEG-Based Classification ofNew Imagery Tasks Using Three-Layer Feedforward Neural Network Classifier for Brain-Computer Interface. J. Phys. Soc. Jpn., vol. 75, No. 10, 2006, 104801.1-104801.6.
• [9] Shim Beom-Soo, Lee Sung-Wook, Shin Jeong-Hoon, Implementation of a 3-Dimensional Gamę for developing balanced Brainwave. Software Engineering Research, Management & Applications, 2007, 751-758.
• [10] Wolpaw J.R., Birbaumer N., McFarland D., Pfurtscheller G., Vaughan T.M., Brain-computer in-terfaces for communication and control. Clinical Neurophysiology, vol. 113, 2004, 767-791.