Evaluierung von SSVEP als passives Feedback zur Verbesserung der Leistung von Gehirn-Maschine-Schnittstellen
Nuri Djavit
Aktualisiert am
16.08.2012
Evaluierung von SSVEP als passives Feedback zur Verbesserung der Leistung von Gehirn-Maschine-Schnittstellen
Nuri Djavit
Aktualisiert am
16.08.2012
Evaluierung von SSVEP als passives Feedback zur Verbesserung der Leistung von Gehirn-Maschine-Schnittstellen
Nuri Djavit
Aktualisiert am
16.08.2012
Shaocheng Wang, Ehsan Tarkesh Esfahani, Sundararajan V. University of California Riverside
Zusammenfassung
Die Forschung im Bereich der Gehirn-Computer-Schnittstellen hat sich in erster Linie auf motorische Vorstellungskenntnisse konzentriert, wie beispielsweise auf Aufgaben, die die Bewegung eines Cursors oder anderer Objekte auf einem Computerbildschirm beinhalten. Bei solchen Anwendungen ist es wichtig zu erkennen, wann der Benutzer daran interessiert ist, ein Objekt zu bewegen, und wann der Benutzer bei dieser Aufgabe nicht aktiv ist. In dieser Arbeit wird das Steady-State Visual Evoked Potential (SSVEP) als Feedback-Mechanismus bewertet, um den mentalen Zustand des Benutzers während der motorischen Vorstellung zu bestätigen. Diese Potentiale werden hervorgerufen, wenn eine Testperson auf ein blinkendes Objekt von Interesse blickt. In dieser Arbeit werden vier verschiedene Experimente durchgeführt. Die Testpersonen werden gebeten, sich die Bewegung des blinkenden Objekts in eine bestimmte Richtung vorzustellen. Wenn die Testperson an dieser Aufgabe beteiligt ist, wird das SSVEP-Signal im visuellen Kortex nachweisbar sein, wodurch die motorische Vorstellung bestätigt wird. Während des Experiments wird das EEG-Signal an 4 Stellen in der Nähe des visuellen Kortex aufgezeichnet. Mithilfe eines Gewichtungsschemas wird die beste Kombination des aufgezeichneten Signals ausgewählt, um das Vorhandensein der Blinkfrequenz zu bewerten. Das experimentelle Ergebnis zeigt, dass das SSVEP selbst bei komplexer motorischer Vorstellung von flimmernden Objekten erkannt werden kann. Es wird eine Erkennungsrate von 85% erreicht, während die Aktualisierungszeit für das SSVEP-Feedback auf 0,5 Sekunden eingestellt ist.
Shaocheng Wang, Ehsan Tarkesh Esfahani, Sundararajan V. University of California Riverside
Zusammenfassung
Die Forschung im Bereich der Gehirn-Computer-Schnittstellen hat sich in erster Linie auf motorische Vorstellungskenntnisse konzentriert, wie beispielsweise auf Aufgaben, die die Bewegung eines Cursors oder anderer Objekte auf einem Computerbildschirm beinhalten. Bei solchen Anwendungen ist es wichtig zu erkennen, wann der Benutzer daran interessiert ist, ein Objekt zu bewegen, und wann der Benutzer bei dieser Aufgabe nicht aktiv ist. In dieser Arbeit wird das Steady-State Visual Evoked Potential (SSVEP) als Feedback-Mechanismus bewertet, um den mentalen Zustand des Benutzers während der motorischen Vorstellung zu bestätigen. Diese Potentiale werden hervorgerufen, wenn eine Testperson auf ein blinkendes Objekt von Interesse blickt. In dieser Arbeit werden vier verschiedene Experimente durchgeführt. Die Testpersonen werden gebeten, sich die Bewegung des blinkenden Objekts in eine bestimmte Richtung vorzustellen. Wenn die Testperson an dieser Aufgabe beteiligt ist, wird das SSVEP-Signal im visuellen Kortex nachweisbar sein, wodurch die motorische Vorstellung bestätigt wird. Während des Experiments wird das EEG-Signal an 4 Stellen in der Nähe des visuellen Kortex aufgezeichnet. Mithilfe eines Gewichtungsschemas wird die beste Kombination des aufgezeichneten Signals ausgewählt, um das Vorhandensein der Blinkfrequenz zu bewerten. Das experimentelle Ergebnis zeigt, dass das SSVEP selbst bei komplexer motorischer Vorstellung von flimmernden Objekten erkannt werden kann. Es wird eine Erkennungsrate von 85% erreicht, während die Aktualisierungszeit für das SSVEP-Feedback auf 0,5 Sekunden eingestellt ist.
Shaocheng Wang, Ehsan Tarkesh Esfahani, Sundararajan V. University of California Riverside
Zusammenfassung
Die Forschung im Bereich der Gehirn-Computer-Schnittstellen hat sich in erster Linie auf motorische Vorstellungskenntnisse konzentriert, wie beispielsweise auf Aufgaben, die die Bewegung eines Cursors oder anderer Objekte auf einem Computerbildschirm beinhalten. Bei solchen Anwendungen ist es wichtig zu erkennen, wann der Benutzer daran interessiert ist, ein Objekt zu bewegen, und wann der Benutzer bei dieser Aufgabe nicht aktiv ist. In dieser Arbeit wird das Steady-State Visual Evoked Potential (SSVEP) als Feedback-Mechanismus bewertet, um den mentalen Zustand des Benutzers während der motorischen Vorstellung zu bestätigen. Diese Potentiale werden hervorgerufen, wenn eine Testperson auf ein blinkendes Objekt von Interesse blickt. In dieser Arbeit werden vier verschiedene Experimente durchgeführt. Die Testpersonen werden gebeten, sich die Bewegung des blinkenden Objekts in eine bestimmte Richtung vorzustellen. Wenn die Testperson an dieser Aufgabe beteiligt ist, wird das SSVEP-Signal im visuellen Kortex nachweisbar sein, wodurch die motorische Vorstellung bestätigt wird. Während des Experiments wird das EEG-Signal an 4 Stellen in der Nähe des visuellen Kortex aufgezeichnet. Mithilfe eines Gewichtungsschemas wird die beste Kombination des aufgezeichneten Signals ausgewählt, um das Vorhandensein der Blinkfrequenz zu bewerten. Das experimentelle Ergebnis zeigt, dass das SSVEP selbst bei komplexer motorischer Vorstellung von flimmernden Objekten erkannt werden kann. Es wird eine Erkennungsrate von 85% erreicht, während die Aktualisierungszeit für das SSVEP-Feedback auf 0,5 Sekunden eingestellt ist.