Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Robotic orthosis compared to virtual hand for Brain–Computer Interface feedback

Cantillo-Negrete Jessica, Carino-Escobar Ruben I., Carrillo-Mora Paul, Barraza-Madrigal José A., Arias-Carrión Oscar

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2019

|

Vol. 39, no. 2

263--272

EN

Brain–Computer Interfaces (BCI) allow the control of external devices by decoding the users' intentions from their central nervous system. Feedback, one of the main elements of a closed- loop BCI, is used to enhance the user's performance. The present work aimed to compare the effect of two different feedback sources; congruent anatomical visual hand representation and passive hand movement on BCI performance and cortical activations. Electroencephalography of 12 healthy right-handed subjects was recorded to set a BCI activated by right-hand motor imagery. Afterward, the subjects were asked to control the system by imagining the movement. The system provided either visual feedback, shown on a computer screen or kinesthetic feedback, provided by a robotic hand orthosis. Differences in performance and cortical activations were assessed, using classification accuracy and event-related desynchronization/synchronization in μ and β bands, respectively. Performance was significantly better with kinesthetic feedback as it allowed for higher correct classification of motor imagery. Cortical activations in the ipsilateral central channel in μ were different between the two feedback modalities. Our results imply that healthy subjects can achieve a greater degree of control using a motor imagery-based BCI with kinesthetic feedback than with anatomically congruent visual feedback. Furthermore, cortical activation differences show that kinesthetic feedback seems to elicit higher recruitment of sensorimotor cortex brain cells, which probably reflects enhanced local information modulation related to fine motor processing. Therefore, kinesthetic feedback provided by a robotic orthosis could be a more suitable feedback strategy for BCI systems designed for neuromodulation and neurorehabilitation.

2

The neurofeedback method – how to train the brain

Niedbalski P., Ogniewski P., Filipowicz S. F.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2014

|

R. 90, nr 4

249--251

EN

This text discusses neurofeedback training, explains the concept of such training as well as the issues and problems involved. It points out the areas and medical problems where this method is useful. Finally, the text attempts to present the neurofeedback from technical, construction and user perspectives.

PL

Artykuł ten oparty jest na zagadnieniu treningu neurofeedback. Stara się przybliżyć, na czym polega koncepcja takiego treningu, z jakimi zagadnieniami jest związany. Wskazuje dziedziny i problemy, w których taka metoda terapii jest przydatna. Stara się przedstawić zagadnienia związane z neurofeedbackiem zarówno od strony konstrukcyjnej, technicznej jak i użytkowej.

3

Neurofeedback - eksperymenty w LabVIEW

Rak R. J., Majkowski A., Kołodziej M., Sułko G.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2013

|

R. 89, nr 10

263-265

PL

W artykule przedstawiono aplikację do samodzielnego treningu umysłu z wykorzystaniem neurofeedbacku. Aplikacja została stworzona w środowisku LabVIEW, z użyciem otwartej platformy BCI2000. Najważniejsze części aplikacji to: moduł zbierania danych oraz moduł przetwarzania sygnału EEG przy użyciu szybkiego przekształcenia Fouriera. Kluczowym elementem systemu jest moduł, który dla określonej przez użytkownika częstotliwości, dokonuje pomiaru energii sygnału. Wyniki wyświetlane są na panelu aplikacji użytkownika, zapewniając pożądane sprzężenie zwrotne.

EN

This paper presents an application for self-training of the mind with the use of neurofeedback. The application was developed in LabVIEW environment, using the open BCI2000 platform. The most important parts of the application are data acquisition module and EEG signal processing module implementing Fast Fourier Transform. The key element of the system is the module that, for a user-specified frequency, measures signal energy. The results are then displayed to provide the desired feedback.

4

Sterowanie prostym urządzeniem elektrycznym za pomocą sygnału EEG

Broniec A., Chodak J.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

|

2009

|

T. 13, z. 3/1

1059-1067

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.