Analyse von EEG-Signalen bei offener und verdeckter Kommunikation mit P300 Speller. Dieser Artikel ist nicht verfügbar.Analyse von EEG-Signalen bei offener und verdeckter Kommunikation mit P300 Speller

Ein Brain Computer Interface (BCI) ist ein elektronisches Gerät, das für die Kommunikation von Patienten mit Motoneuronerkrankungen eingesetzt wird. Durch den Einsatz eines BCI verbessert sich die Leistung von Rehabilitationsmaßnahmen für Patienten mit Nervenkrankheiten. Die vom BCI erfassten und aufgezeichneten Elektroenzephalogrammsignale des Gehirns werden zur Analyse verwendet. Diese elektrischen Signale gehen an den geschädigten Neuronen des Gehirns vorbei und werden vom Gerät aufgezeichnet, um die Absicht des Patienten zu erfassen und zu verstehen. Die P300-Komponente der ERP, die zur Erkennung der Aufmerksamkeit gegenüber einem Zeichen verwendet wird, ist eine beliebte Technik zur Analyse der Absichten von Patienten. Diese vorgeschlagene Methode funktioniert gut bei offener Aufmerksamkeit. Das Signal-Rausch-Verhältnis der EEG-Signale ist jedoch gering, was die Effizienz der Kommunikation beeinträchtigt. Für einen effizienten Einsatz von BCI wird daher eine neue Methode entwickelt, die auf dem Prinzip der verdeckten Aufmerksamkeit beruht und bei der ein Ziel, das in der visuellen Peripherie des Blickfelds erscheint, als ERP aufgezeichnet wird. Dabei handelt es sich um den Geometric Speller, der bei Patienten mit Locked-in-Syndrom eingesetzt wird, d. h. bei Patienten, die unter einer eingeschränkten oder fehlenden Augenbewegung leiden. Daher werden die beiden Geräte in Bezug auf die verdeckte und die offene Aufmerksamkeit verglichen.

Mridu Sahu apresentou o seu doutoramento em 2017 no NIT Raipur, o seu mestrado em tecnologia na Universidade Técnica de Chhattisgarh, Bhilai, C.G. e o seu bacharelato em tecnologia (CSE) no MANIT, Bhopal, em 2004. A sua área de investigação é Data Mining, Data Sciences, Image Processing, Analysis and Design of Algorithms. Tem mais de 25 publicações.