PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Biofeedback Therapy Application with EEG Signal Visualization and the Optimization of Success Factor Algorithm

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
In this paper the biofeedback therapy application is presented. The application is implemented in desired biofeedback system based on RaspberyPI. The EEG signal is taken using popular headset with forehead probe and ear reference one. A patient is trying to focus on desired task and should keep attention level above threshold, the threshold is given and monitor by therapist. The success factor during one therapy session should be more than about 80%, so therapist have to control the threshold. The application consists algorithm for automatic threshold correction based on interview with experienced therapist.
Słowa kluczowe
Rocznik
Strony
607--612
Opis fizyczny
Bibliogr. 14 poz., rys., schem., tab., wykr.
Twórcy
  • Silesian University of Technology, Faculty of Electrical Engineering, Chair of Mechatronics
autor
  • Silesian University of Technology, Faculty of Electrical Engineering, Chair of Mechatronics
autor
  • Silesian University of Technology, Faculty of Electrical Engineering, Chair of Mechatronics
Bibliografia
  • [1] A Deep Dive into Brainwaves: Brainwave Frequencies Explained. https://choosemuse.com/blog/a-deep-dive-into-brainwaves-brainwave-frequencies-explained-2/
  • [2] R. J. deBeus, D. A. Kaiser “Neurofeedback and Neuromodulation Techniques and Applications”, 2011,
  • [3] M. Górska, M. Olszewski „Interfejs mózg-komputer w zadaniu sterowania robotem mobilnym”. PAR 3, 2015
  • [4] F. L. da Silva “EEG: Origin and Measurement”. In: Mulert C., Lemieux L. (eds) EEG - fMRI. Springer, Berlin, 2009, DOI: 10.1007/978-3-540-87919-0_2
  • [5] Dawson G. D. Cerebral responses to electrical stimulation of peripheral nerve in man. Journal of Neurology Neurosurgery & Psychiatry, 10, 1947.
  • [6] K. Sowndhararajan, S. Kim “Influence of Fragrances on Human Psychophysiological Activity: With Special Reference to Human Electroencephalographic Response”. Sci. Pharm. 2016, 84,
  • [7] E. J, Develaar “Computational approach to developing cost-efficient adaptive threshold algorithms for EEG neurofeedback” In: International Journal of Structural and Computational Biology, Symbiosis 2017
  • [8] A. Skwara, E. Kornacka-Skwara „Zastosowanie mechanizmu biologicznego sprzężenia zwrotnego w procesie kształtowania umiejętności” In: Pedagogika 2012
  • [9] A. Cudo, E. Zabielska, B. Bałaj, (2011). „Wprowadzenie w zagadnienie interfejsów mózg-komputer” In: O. Gorbaniuk, B. Kostrubiec, D. Musiał, M. Wiechetek, Studia z Psychologii w The John Paul II Catholic University of Lublin (2011)
  • [10] G. M. McKee (2008) “Biofeedback: An overview in the context of heart-brain medicine”, Claveland Clinic Journal of Medicine,
  • [11] A. Okupińska, A. Krzwowiąza, „Biofeedback jako efektywna metoda w terapii deficytów poznawczych w ujęciu teorii umysłu”, Neurokognitywistyka w patologii i zdrowiu, 2011-2013,
  • [12] Biofeedback and Visceral Learning, Annual Reviews, Annual Review of Psychology1978;
  • [13] EEG & Neurofeedback in Rehabilitation. In: Injuries in Athletics: Causes and Consequences. Springer, Boston, MA, 2008
  • [14] H. Walkowiak: EEG BIOFEEDBACK: Charakterystyka, zastosowanie, opinie specjalistów. Studia Edukacyjne nr 36, 2015, Poznań 2015
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-c09a82ba-0a38-4d87-bf5a-2bc9e2918276
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.