Machine learning techniques for neurotechnology with applications for healthy users and patients
type: CreativeWork
description: Fortschritte in der Neurotechnologie basieren auf der Aufnahme und Analyse von Hirnaktivität. Gehirn-Computer Schnittstellen (engl. Brain-Computer Interfaces, BCIs) stellen ein sehr aktives Forschungsfeld innerhalb der Neurotechnologie dar. BCIs ermöglichen es, Hirnaktivität direkt in Steuersignale zu übersetzen und schaffen damit einen Kommunikationsweg, der unabhängig von Muskelaktivität ist. Ein Hauptziel dieser Forschung ist es, Menschen zu helfen die aufgrund von neuronalen Erkrankungen wie dem Schlaganfall oder der Amyotrophe Lateralsklerose (ALS) nicht mehr eigenständig kommunizieren können. BCIs können diesen gelähmten Patienten ermöglichen, einen Teil ihrer Kommunikationsfähigkeit zurück zu erlangen, indem sie über ihre Hirnströme mit der Umwelt interagieren. Diese Dissertation trägt dem Fortschritt von BCIs auf drei verschiedenen Weisen bei. Zunächst werden zwei neuartige auditorische BCI Paradigmen – genannt PASS2D und CharStreamer – beschrieben und über Online-Studien mit gesunden Versuchspersonen evaluiert. Beide Paradigmen basieren auf Ereigniskorrelierten Potentialen (engl. Event Related Potentials, ERPs) und ermöglichen eine intuitive und schnelle Kommunikation mit dem BCI für Nutzer mit Sehstörungen. Während bisherige auditorische BCI Paradigmen in ihrer Anwendung sehr kompliziert sind, kann der CharStreamer mit einer Anweisung so einfach wie "bitte konzentrieren Sie sich auf den Buchstaben den Sie auswählen möchten" genutzt werden. Zusätzlich untersuchen zwei Offline-Studien, wie sich die Stimuluseigenschaften sowohl auf die ERPs, als auch auf die Genauigkeit und die Benutzerfreundlichkeit eines BCIs auswirken. Die genannten Studien weisen weiterhin darauf hin, dass die bisher üblichen Datenanalyseverfahren zu ERP-basierten BCI Paradigmen suboptimal sind. ERP Daten weisen bestimmte Informationen auf, die bei allgemein verwendeten Linearen Diskriminanzanalyse (LDA) nicht berücksichtigt werden. Der zweite maßgebliche Beitrag dieser Thesis befasst sic…
abstract: Fortschritte in der Neurotechnologie basieren auf der Aufnahme und Analyse von Hirnaktivität. Gehirn-Computer Schnittstellen (engl. Brain-Computer Interfaces, BCIs) stellen ein sehr aktives Forschungsfeld innerhalb der Neurotechnologie dar. BCIs ermöglichen es, Hirnaktivität direkt in Steuersignale zu übersetzen und schaffen damit einen Kommunikationsweg, der unabhängig von Muskelaktivität ist. Ein Hauptziel dieser Forschung ist es, Menschen zu helfen die aufgrund von neuronalen Erkrankungen wie dem Schlaganfall oder der Amyotrophe Lateralsklerose (ALS) nicht mehr eigenständig kommunizieren können. BCIs können diesen gelähmten Patienten ermöglichen, einen Teil ihrer Kommunikationsfähigkeit zurück zu erlangen, indem sie über ihre Hirnströme mit der Umwelt interagieren. Diese Dissertation trägt dem Fortschritt von BCIs auf drei verschiedenen Weisen bei. Zunächst werden zwei neuartige auditorische BCI Paradigmen – genannt PASS2D und CharStreamer – beschrieben und über Online-Studien mit gesunden Versuchspersonen evaluiert. Beide Paradigmen basieren auf Ereigniskorrelierten Potentialen (engl. Event Related Potentials, ERPs) und ermöglichen eine intuitive und schnelle Kommunikation mit dem BCI für Nutzer mit Sehstörungen. Während bisherige auditorische BCI Paradigmen in ihrer Anwendung sehr kompliziert sind, kann der CharStreamer mit einer Anweisung so einfach wie "bitte konzentrieren Sie sich auf den Buchstaben den Sie auswählen möchten" genutzt werden. Zusätzlich untersuchen zwei Offline-Studien, wie sich die Stimuluseigenschaften sowohl auf die ERPs, als auch auf die Genauigkeit und die Benutzerfreundlichkeit eines BCIs auswirken. Die genannten Studien weisen weiterhin darauf hin, dass die bisher üblichen Datenanalyseverfahren zu ERP-basierten BCI Paradigmen suboptimal sind. ERP Daten weisen bestimmte Informationen auf, die bei allgemein verwendeten Linearen Diskriminanzanalyse (LDA) nicht berücksichtigt werden. Der zweite maßgebliche Beitrag dieser Thesis befasst sic…
author: Höhne, Johannes
language: en
language: English
license: http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
date published: 2015-03-09
date modified: 2026-07-27T21:28:31Z
provider: Technische Universität Berlin
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Technische Universität Berlin

PropertyValue
property ID: DOI
value: 10.14279/depositonce-4377