EEG-Signalklassifizierung für Gehirn-Computer-Schnittstellenanwendungen

Jüngste Fortschritte in der Computerhardware und Signalverarbeitung haben einen Weg geebnet, die Fähigkeit für Patienten freizusetzen, die nicht in der Lage sind, physisch mit Personen außerhalb ihrer selbst zu interagieren. Computerhardware und Signalverarbeitung haben es offensichtlich leicht gemacht, die EEG-Signale oder „Gehirnwellen“ für die Kommunikation zwischen Mensch und Computer zu nutzen. Aufgrund ihrer hohen zeitlichen Auflösung, geringen Kosten und Invasivität ist die Neuroimaging-Technik, die Elektroenzephalographie (EEG), ein praktisches Werkzeug zur Implementierung von BCI-Systemen. Da sie eine hohe zeitliche Auflösung, kosteneffektiv und invasiv sind, sind die Neuroimaging-Techniken, das EEG-Tool, ein zuverlässiges Werkzeug für die Implementierung von BCI-Systemen 

Elektrokortikogramm basierend auf Gehirn-Computer-Schnittstellen

Das Tool bietet gelähmten Menschen Kommunikation und Kontrolle und stimuliert sie, zu buchstabieren, zu interagieren und angeschlossene Geräte zu steuern. Im Allgemeinen ist die BCI-System beruht auf der Echtzeitverarbeitung von EEG-Signalen, die aufgezeichnet werden, wenn die Benutzer die Aufgaben wie die Bewegung der Hand- und Fußbewegungen üben, die ERD/ERS im spezifischen EEG-Band induzieren. 

So funktioniert das EEG-System

Die fortgeschrittenen BCIs verwenden eine EEG-System die EEG-Aktivitäten von der Kopfhaut aufzeichnen, um die Bewegung des Cursors zu überwachen – wie das Auswählen von Buchstaben oder Symbolen oder das Bedienen von Neuroprothesen. Die zentrale Einheit von BCIs arbeitet als Übersetzungsalgorithmus, der die elektrophysiologischen Eingaben des Benutzers in Ausgaben umwandelt, die externe Geräte steuern. Die Interaktion zwischen den beiden adaptiven Reglern wird stark durch den Betrieb von BCI beeinflusst, d. h. der Benutzer, der seine Befehle in die elektrophysiologische Eingabe an das BCI, und dann erkennt ein Computer die in der Eingabe enthaltene Befehle und übermittelt diese an die Gerätesteuerung.

Die Ergebnisse dieses Projekts untersuchen die Wirksamkeit der Zeit-Frequenz-Analyse sowie können mentale Aufgaben mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden klassifizieren und können bei der Diagnose von Zuständen wie z ADHS. Es hat sich gezeigt, dass die Technik viel mit anderen Signalverarbeitungstechniken gemeinsam hat, die für Klassifizierungsprobleme verwendet werden, wie z SVM oder KNN Es sollte also auch außerhalb seines aktuellen Anwendungsgebietes nützlich sein!

Darüber hinaus wurden die EEG-Signale von mehreren Probanden während 6 Kanälen untersucht, während fünf verschiedene Arten von Gehirnaktivitäten durchgeführt wurden, einschließlich Ruhen und Lösen einfacher Arithmetik, geometrischer Figurenrotation, mentaler Buchstabenkomposition und Zählen.

Anwendungsbereich

Bisher war die Nutzung des Systems auf wenige Dinge beschränkt, aber es hat seinen Arm ausgestreckt und gleichzeitig die folgende Arena mit seinen Vorteilen bereichert 

  • Gehirn-(neuronale) Signalerfassung: Weiterentwicklung sowohl invasiver als auch nicht-invasiver Techniken zur qualitativ hochwertigen Signalerfassung. 
  • Algorithmen und Verarbeitung: fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen und Signalverarbeitung, die die schnelle Rechenleistung nutzen, um eine Online-Echtzeitverarbeitung zu ermöglichen. 
  • Grundlegende Neurowissenschaften: ein besseres Verständnis des neuronalen Codes, der funktionellen Neuroanatomie, der Physiologie und ihrer Beziehung zu Wahrnehmung und Kognition, wodurch Signale im Kontext der Neurobiologie interpretiert werden können.

Aufgrund dieser neuen technologischen Durchbrüche, die ihnen die Möglichkeit geben, wieder zu kommunizieren, indem sie nur Gehirnwellen als Input anzapfen und verwenden. 

Sicherlich ein EEG-Gerät ist ein hochproduktives und lohnendes medizinisches Gerät, das in mehrfacher Hinsicht profitieren kann. Wenn Sie also das EEG-System für Ihre Klinik oder Ihr Krankenhaus benötigen, können Sie es bei uns bekommen! 

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