Integrated lecture and tutorials ''Brain-Computer Interfacing''

Zeit, Ort und Betreuer

Inhalt

Diese integrierte Lehrveranstaltung vermittelt die wesentlichen Konzepte des Brain-Computer Interfacing. Die Teilnehmer lernen eigenständig die Verfahren der biomedizinischen Signalverarbeitung und der Single-Trial Klassifikation auf neuronale Daten anzuwenden, sowie die Analyseergebnisse zu interpretieren, sowohl in statistischer als auch in (eingeschränkter) neurophysiologischer Sicht.

Voraussetzungen und Anforderungen

Programmierkenntnisse in Matlab, gute Grundlagen in Mathematik, insbesondere Lineare Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie. Grundlagen der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens sind ratsam, jedoch bei solidem theoretischen Vorwissen nicht zwingend erforderlich.

Es muss parallel (oder in einem späteren Semester) die zu dem Modul gehörige integrierte Lehrveranstaltung BCI-SE belegt werden.

Leistungsnachweis

Prüfungsform: Prüfungsäquivalente Studienleistung (Übungsaufgaben: 15%; Prüfung über den Stoff der Vorlesung (schriftlich oder mündlich): 60%; Präsentation im Seminar: 25%). Voraussetzungen für die Teilnahme an der Prüfung zur Vorlesung ist das Erreichen von mindestens 60% der Punkte in den Übungen der Integrierten Lehrveranstaltung (jeweils in der ersten und der zweiten Hälfte der Aufgabenzettel).

Material

• Vorlesung #01: Skript

• Vorlesung #02: Skript

• Vorlesung #03: Skript

• Vorlesung #04: Skript

• Vorlesung #05: Skript

• Vorlesung #06: Skript

• Vorlesung #07: Skript | Matlab PCA Code | Data for PCA Demo

• Vorlesung #08: Skript

• Vorlesung #09: Skript

• Vorlesung #10: Skript

• Vorlesung #11: Skript

Literatur

• Blankertz B, Lemm S, Treder MS, Haufe S, Müller KR. Single-trial analysis and classification of ERP components - a tutorial. NeuroImage, 56:814-825, 2011. pdf url

• Blankertz B, Tomioka R, Lemm S, Kawanabe M, Müller KR. Optimizing spatial filters for robust EEG single-trial analysis. IEEE Signal Proc Magazine, 25(1):41-56, 2008. pdf url

• Treder MS, Blankertz B, (C)overt attention and visual speller design in an ERP-based brain-computer interface. Behav Brain Funct, 6:28, 2010. url

• Parra LC, Spence CD, Gerson AD, Sajda P. Recipes for the linear analysis of EEG. NeuroImage, 28(2):326-341, 2005. pdf

• Parra LC, Christoforou C, Gerson AD, Dyrholm M, Luo A, Wagner M, Philastides M, Sajda P. Spatiotemporal Linear Decoding of Brain State. IEEE Signal Proc Magazine, 25(1): 107-115, 2008. pdf

• Key AP, Dove GO, Maguire MJ. Linking brainwaves to the brain: an ERP primer. Dev Neuropsychol. 2005;27(2):183-215. pdf

• Pfurtscheller G, Lopes da Silva FH. Event-related EEG/MEG synchronization and desynchronization: basic principles. Clin Neurophysiol, 110(11):1842-1857, Nov 1999. pdf

• Wolpaw JR, Birbaumer N, McFarland DJ, Pfurtscheller G, Vaughan TM. Brain-computer interfaces for communication and control. Clin. Neurophysiol., 113:767-791, 2002. pdf

• Dornhege G, Millán J del R, Hinterberger T, McFarland DJ, Müller KR, editors. Toward Brain-Computer Interfacing. MIT Press, Cambridge, MA, 2007.

• Wolpaw JR, Wolpaw EW, editors. Brain-Computer Interfaces: Principles and Practice. Oxford University Press, 2012. ISBN-13: 978-0195388855.