PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Wizualizacja rozkładu potencjałów EEG w zastosowaniu do asynchronicznego interfejsu mózg-komputer

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Visualization of EEG potential distribution on the patient's head in application to asynchronous brain-computer interface
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Zadaniem interfejsu mózg-komputer (Brain-Computer Interface: BCI) jest umożliwienie osobom sparaliżowanym komunikacji z otoczeniem. W tym zakresie, systemy BCI umożliwiają przetworzenie "myśli" na proces sterowania urządzeniami zewnętrznymi takimi jak protezy czy wózki inwalidzkie. Opisane w artykule badania mają na celu wskazanie najlepszych miejsc do naklejenia elektrod systemu elektroencefalograficznego (EEG) na głowie pacjenta na potrzeby asynchronicznego interfejsu mózg-komputer.
EN
The main purpose of a brain-computer interface (BCI) is to allow paralyzed people to communicate with the environment. Currently, the proposed BCI systems of this type are able to process "thoughts" in order to control external devices such as prostheses or wheelchairs. The article presents results of our research how to identify the best places for EEG electrodes on the patient's head for asynchronous brain-computer interface.
Słowa kluczowe
Rocznik
Strony
101--103
Opis fizyczny
Bibliogr. 7 poz., tab., rys.
Twórcy
autor
autor
  • Politechnika Warszawska, Instytut Elektrotechniki Teoretycznej i Systemów Informacyjno-Pomiarowych, amajk@iem.pw.edu.pl
Bibliografia
  • [1] Vidal J., Toward Direct Brain-Computer Communication, Annual Review of Biophysics and Bioengineering, 2, 1973, 157-180.
  • [2] Millán, J. del R., On the need for on-line learning in braincomputer interfaces, Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks, Budapest, Hungary, 2004.
  • [3] Kołodziej, M., Majkowski, A., Rak, R.J. A new method of feature extraction from EEG signal for brain-computer interface design, Przegląd Elektrotechniczny, 86 (9), 2010, 35-38.
  • [4] Kołodziej, M., Majkowski, A., Rak, R.J., Matlab FE-Toolbox – an universal utility for feature extraction of EEG signals for BCI realization, Przegląd Elektrotechniczny, 86 (1), 2010, 44-46.
  • [5] Kołodziej, M., Majkowski, A., Rak, R.J., Wizualizacja rozkładu potencjału EEG na głowie pacjenta w zastosowaniu do asynchronicznego interfejsu mózg-komputer, Modelowanie i pomiary w medycynie 2011, 49-52
  • [6] Gareis, Ivan E.; Acevedo, Ruben C.; Atum, Yanina V.; Gentiletti, Gerardo G.; Banuelos, Veronica Medina; Rufiner, Hugo L., Determination of an optimal training strategy for a BCI classification task with LDA, Neural Engineering (NER), 2011 , Page(s): 286 - 289
  • [7] Sadeghian, E.B.; Moradi, M.H., Continuous Detection of Motor Imagery in a Four-Class Asynchronous BCI, Engineering in Medicine and Biology Society, 2007. EMBS 2007. 2007 , Page(s): 3241 – 3244
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPS4-0004-0062
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.