Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Performance analysis and optimal parameter selection for 300-based brain-computer interface

Plechawska-Wójcik M., Kaczorowska M.

Studia Informatica

|

2016

|

Vol. 37, nr 1

41--54

EN

The paper is dedicated to parameter adjustment and performance analysis of the brain-computer interface based on P300 paradigm. The aim of the paper is to present the construction of the brain-computer interface and the study of optimal parameter selection as well as the data analysis process. The BCI with different parameters was run and tested under the case study. The aim of the study was to find the most suitable parameter of P300-based BCI.

PL

Artykuł poświęcony jest dostosowaniu parametrów oraz analizie wydajności interfejsu mózg-komputer opartego na paradygmacie P300. Opisano konstrukcję interfejsu oraz proces doboru jego parametrów, a także cały proces analizy. Interfejs BCI z różnymi zestawami parametrów został uruchomiony i przetestowany. Przedstawiono studium przypadku poświęcone analizie danych oraz analizie wydajnościowej danych pochodzących z interfejsu BCI.

2

Interfejs mózg-komputer wykorzystujący sygnały EEG

Marek L., Plechawska-Wójcik M.

Journal of Computer Sciences Institute

|

2016

|

Vol. 2

64--69

PL

Artykuł opisuje test aplikacji interfejs mózg-komputer z wykorzystaniem paradygmatu SSVEP. Przy realizacji projektu dokonano przeglądu dostępnych metod badania aktywności mózgu oraz wybrano odpowiednie urządzenie do akwizycji. Kolejne etapy działania interfejsu, czyli przetwarzanie oraz klasyfikacja, opracowano i zaprezentowano w środowisku OpenViBE. Ostatecznie, ocenę użyteczności i sprawności zaprezentowano na zaprojektowanej aplikacji.

EN

The aim of the article is to test the brain-computer interface application using the SSVEP paradigm. During the realization of the project various methods of recording brain activity were tested, and the suitable acquisition device was chosen. Consecutive stages of the interface operation, which are data processing and classification, were presented in the OpenVibe environment. Finally, the usefulness and efficiency were estimated using a designed application.

3

Wpływ redukcji liczby elektrod w systemie BCI na ocenę aktywności elektrycznej mózgu

Oskwarek Ł.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2014

|

R. 60, nr 9

718--721

PL

W artykule zaprezentowano wyniki analiz dotyczących aktywności elektrycznej mózgu ukierunkowanych na możliwość redukcji liczby elektrod w badaniu EEG wykonywanym na potrzeby asynchronicznego interfejsu mózg-komputer (BCI). Stosowne obliczenia potwierdzają zasadność wyboru zestawu 8 elektrod (tzn. F3, T7, C3, Cp1, C4, T8, F4 i Cz) w systemie BCI, wykorzystującym wyspecjalizowany wzmacniacz EEG firmy g.tec, skonstruowanym w IETiSIP Politechniki Warszawskiej.

EN

The subject of the paper is evaluation of the brain electrical activity associated with imagining some specific motor actions for the needs of asynchronous Brain-Computer Interface (BCI) [1-4]. These analysis, called EEG inverse problems, can be useful among others to optimize the number and placement of electrodes. Dedicated calculations were carried out using the algorithm sLORETA (Section 3) [5-13]. The basis of the BCI interface is the ability to detect differences between the considered classes of tasks. In the case of asynchronous interfaces, the evaluation of brain activity in the frequency domain provides much more conclusive information than the time-domain analysis. These indicate that, although the best conditions for synchronous neuronal activity are in the range of delta waves (up to 4 Hz), the biggest differences between the compared classes are apparent in the alpha band (8-12 Hz) in the central parts of the cortex (Section 5; pic. 2,3). Moreover, the performed calculations show no significant difference in the location of the brain activity sources for the results obtained using the set of 32 electrodes and after the fourfold reduction in the number of electrodes. Thus, they confirm the relevance of the set of 8 electrodes (i.e. F3, T7, C3, CP1, C4, T8, F4, and Cz) in the BCI system constructed and used in the Department of Information and Measuring Systems of the Warsaw University of Technology (Sections 6,7; Fig. 5; Tab. 2).

4

Neuroinformatics

Durka P.

Bio-Algorithms and Med-Systems

|

2011

|

Vol. 7, no. 3

29--34

EN

This article describes the world's first BSc course in Neuroinformatics, launched in 2009 at the Faculty of Physics, University of Warsaw. The curriculum includes solid background in physics, mathematics, informatics, statistics and signal processing, and parallel biomedical course from basics of biochemistry, biology and histology, to bioelectricity and neurobiology. Over 300 hours of biosignals laboratories are run entirely on GPL (open source) software, which students are free to explore, modify and use at no charge in future businesses including e.g. neurofeedback, brain-computer interfaces or eyetracking applications. Project of a matching MSc course has been submitted to the Ministry.