Matthew K. Mukerjee. Dartmouth College, Hanover, NH, USA

Zusammenfassung

Neuronale Signale sind allgegenwärtig, genau wie Mobiltelefone. Wir schlagen vor, neuronale Signale zur Steuerung von Mobiltelefonen zu nutzen, um eine freihändige, lautlose und mühelose Interaktion zwischen Mensch und Mobiltelefon zu ermöglichen. Bis vor Kurzem waren Geräte zur Erfassung neuronaler Signale teuer, sperrig und empfindlich. Wir präsentieren das Design, die Implementierung und die Evaluierung des NeuroPhone-Systems, das es ermöglicht, Mobiltelefonanwendungen auf dem iPhone mithilfe günstiger, handelsüblicher drahtloser Elektroenzephalografie-Headsets (EEG) über neuronale Signale zu steuern. Wir demonstrieren eine gedankengesteuerte Adressbuch-Wähl-App, die nach ähnlichen Prinzipien wie P300-Speller-Brain-Computer-Interfaces funktioniert: Das Telefon blinkt nacheinander Fotos von Kontakten aus dem Adressbuch auf, und ein P300-Gehirnpotenzial wird ausgelöst, wenn das aufgeblinkte Foto mit der Person übereinstimmt, die der Benutzer anrufen möchte. Die EEG-Signale des Headsets werden drahtlos an ein iPhone übertragen, auf dem nativ ein leichtgewichtiger Klassifikator läuft, um P300-Signale von Hintergrundrauschen zu unterscheiden. Wenn das Kontaktfoto einer Person ein P300-Signal auslöst, wird deren Telefonnummer automatisch gewählt. NeuroPhone betritt Neuland als Gehirn-Mobiltelefon-Schnittstelle für allgegenwärtiges, unaufdringliches Computing (Pervasive Computing). Wir diskutieren die Herausforderungen, die sich bei der praktischeren, robusteren und zuverlässigeren Gestaltung unseres ersten Prototyps im Rahmen unserer laufenden Forschung ergeben.Klicken Sie hier, um den vollständigen Bericht zu lesen