ProjektCEPBCI – Code-modulierte evozierte Potentiale zur Steuerung eines Brain-Computer Interface

Grunddaten

Akronym:
CEPBCI
Titel:
Code-modulierte evozierte Potentiale zur Steuerung eines Brain-Computer Interface
Laufzeit:
01.10.2015 bis 31.10.2018
Abstract / Kurz- beschreibung:
Ein Brain-Computer Interface (BCI) ermöglicht die Kommunikation bzw. Bedienung eines Computers über reine Gehirnaktivität. Diese Technologie soll vor allem komplett gelähmten Personen die Möglichkeit bieten zu kommunizieren und mit ihrer Umwelt zu interagieren. In früheren Arbeiten wurde gezeigt, dass sich visuelle evozierte Potentiale, die über einen pseudozufälligen Code moduliert werden, sehr gut für die Steuerung eines BCIs eignen. Auf Basis dieser code-modulierten visuell evozierten potentiale (c-VEPs) konnten wir somit ein BCI-System entwickeln, welches die momentan höchste Kommunikationsgeschwindigkeit im Bereich der nicht-invasiven BCI Systeme erreicht. Eine Nutzung dieses Systems durch komplett gelähmte Personen ist momentan jedoch nicht möglich. Ziel dieses Forschungsprojekts ist die Erweiterung des momentanen c-VEP BCI-Systems in Hinblick auf eine höhere Genauigkeit, angenehmere und einfachere Bedienung des Systems, sowie eine Anpassung des Systems um die Benutzung durch komplett gelähmte Personen zu ermöglichen. Letzteres stellt dabei einen besonderen Schwerpunkt dar, weshalb hierfür verschiedene Richtungen eingeschlagen werden sollen. Neben einer Anpassung der visuellen Stimulation, soll die Methode der code-modulierten evozierten Potentiale auch auf eine auditorische Stimulation übertragen werden um somit auch eine Nutzung für Personen mit eingeschränkter Sehfähigkeit möglich zu machen. Hierfür sollen auch die Methoden der Signalverarbeitung auf die geänderten Signale angepasst werden. Weiterhin sollen unüberwachte maschinelle Lernmethoden zur Kalibration des BCIs genutzt werden. Dies stellt einen komplett neuen Ansatz zur Kalibration eines BCIs dar und soll eine BCI Nutzung auch für Patienten ermöglichen die am Complete Locked-In Syndrom leiden und für die die bisherigen BCI Systeme daher nicht funktionieren. Am Ende dieses Projekts soll ein benutzerfreundliches BCI System stehen, welches in Zusammenarbeit mit Kooperationspartnern an komplett gelähmten Patienten getestet wird.
Schlüsselwörter:
Gehirn
brain
maschinelles Lernen
machine learning
Mensch-Maschine Interaktion

Beteiligte Mitarbeiter/innen

Leiter/innen

Spüler, Martin
Wilhelm-Schickard-Institut für Informatik (WSI)
Fachbereich Informatik, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät

Lokale Einrichtungen

Wilhelm-Schickard-Institut für Informatik (WSI)
Fachbereich Informatik
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät

Geldgeber

Bonn, Nordrhein-Westfalen, Deutschland
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