Topics in Brain-Computer Interfacing
Termine und Informationen
Es handelt sich um ein Blockseminar im Umfang von 2 SWS. Beantragt ist die Anerkennung als Modul mit 3 ECTS.
Erster Termin für Themenvergabe |
Dienstag, 11.4.2011, 10h-12h, Franklinstr. 28/29, Raum FR 6046 |
Weitere Termine und Raum |
Nach Absprache |
Dozent |
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Sprechzeiten |
nach Vereinbarung |
Themen
Ein Brain-Computer Interface (BCI) soll gelähmten Menschen die Steuerung einer einfachen Computeranwendung oder eines Geräts ermöglichen, auch wenn sie keine willkürliche Muskelkontrolle mehr besitzen. Dazu werden die Hirnsignale des BCI-Benutzers (z.B. Signale des Elektroenzephalogramms, EEG) abgelesen und in Echtzeit durch Methoden des Maschinellen Lernens als Steuersignale für verschiedene Anwendungen interpretiert. Die Forschung im BCI-Bereich ist noch sehr jung und expandiert stark. Wir möchten in diesem Seminar Gelegenheit geben, sich mit den Grundprinzipien eines BCI Systems vertraut zu machen. Zudem werden BCI-Systeme, die auf sogenannten auditorischen ERPs (event related potentials) des EEG-Signals basieren, genauer analysiert, und die Grundlagenforschung zu auditorischen ERP-Signalen aufgearbeitet.
Die Seminarteilnehmer wählen aus den folgenden Themen, die individuell vorbereitet und an Sammelterminen präsentiert werden:
- Grundlagen Elektroenzephalogramm (EEG): Signalentstehung, Signaleigenschaften, Messmethoden.
- Physiologische Grundlagen von auditorischen ERPs: beteiligte Areale, ERP Abfolge
- Grundlagen Brain-Computer Interfaces (BCI). Vorstellung existierender BCI Anwendungen, die auditorische ERP Signale nutzen.
- Praktische Nutzung von ERP Signalen: notwendige Signalvorverarbeitung und Klassifikatortraining.
- Einfluss der zentral wirkenden Stoffe Nikotin, Koffein und Alkohol auf ERP Signale.
- Einfluss des Alkoholismusrisikos auf ERP-Signale.
Literatur und Links
In der Vorbesprechung wird Literatur für die einzelnen Themen ausgegeben.
Zudem können folgende Überblicksarbeiten einen ersten Einblick in das Thema geben:
Michael Tangermann. Feature Selection for Brain-Computer Interfaces. Dissertation, Universität Tübingen, 2007. pdf
Benjamin Blankertz, Steven Lemm, Matthias Sebastian Treder, Stefan Haufe, and Klaus-Robert Müller. Single-trial analysis and classification of ERP components -- a tutorial. Neuroimage, 2010. pdf
- John Polich and Albert Kok. Cognitive and biological determinants of P300: an integrative review. Biological Psychology 41, p.103-146. 1995.
Salil H. Patel1 and Pierre N. Azzam. Characterization of N200 and P300: Selected Studies of the Event-Related Potential. Int J Med Sci. 2005; 2(4): 147–154. 2005. pdf