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Es handelt sich um ein Blockseminar im Umfang von 2 SWS. Es handelt sich um ein Blockseminar im Umfang von 2 SWS. Beantragt ist die Anerkennung als Modul mit 3 ECTS.
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 1. Einfluss von neurodegenerativen Krankheiten (Alzheimer, Parkinson, ALS, MS) auf ERP Signale.  1. Einfluss von neurodegenerativen Krankheiten (Morbus Alzheimer, Morbus Parkinson, Amyotrophe Lateralsklerose, Multiple Sklerose) auf ERP Signale.

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, 19.10.2010, 10h-12h, Franklinstr. 28/29, Raum FR 6046

Weitere Termine und Raum

Nach Absprache

Dozent

Dr. Michael Tangermann

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 ERPs (event related potentials) des EEG-Signals basieren, genauer analysiert, und die Grundlagenforschung zu ERP-Signalen aufgearbeitet.

Die Seminarteilnehmer wählen aus den folgenden Themen, die individuell vorbereitet und an Sammelterminen präsentiert werden:

  1. Grundlagen Elektroenzephalogramm (EEG) und ERPs: Arten von ERPs, Entstehungsmechanismen und Signalquellen.
  2. Grundlagen Brain-Computer Interfaces (BCI). Vorstellung existierender BCI Anwendungen, die ERP Signale ausnützen.
  3. Praktische Nutzung von ERP Signalen: notwendige Signalvorverarbeitung und Klassifikatortraining.
  4. Einfluss der Länge von Inter-Stimulus Intervallen auf ERP Signale.
  5. Einfluss von Alter, Geschlecht und Händigkeit auf die Stärke und Latenz von ERP Signalen.
  6. Einfluss der zentral wirkenden Stoffe Nikotin, Koffein und Alkohol auf ERP Signale.
  7. Einfluss der eingesetzten Stimulationsmodalität auf ERP-Signale.
  8. Einfluss von Motivation, Müdigkeit und Training auf ERP-Signale.
  9. Einfluss des Alkoholismusrisikos auf ERP-Signale.
  10. Einfluss von neurodegenerativen Krankheiten (Morbus Alzheimer, Morbus Parkinson, Amyotrophe Lateralsklerose, Multiple Sklerose) auf ERP Signale.

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

IDA Wiki: Main/WS10_BCISeminar (last edited 2011-05-27 14:04:20 by MichaelTangermann)