Berlin - Kyoto / Nara :
"Robust, adaptiv BCIs for nonstationary environments" (funded by BMBF and JST)
www.nncn.uni-freiburg.deBerlin - Kyoto / Nara :
"Robuste, adaptive BCIs für nichtstationäre Umgebungen" (gefördert von BMBF und JST)
www.nncn.uni-freiburg.deFeature Extraction and Selection
The project Machine Learning for automated Feature Extraction and Classification of EEG Signals for BCIs ( AUMEX ) was funded by the German Research Foundation DFG.It entailed the development of BCI systems which select the most important channels necessary for the classification algorithm to decode the patient s intent.
www.ti.uni-tuebingen.deMerkmalsextraktion und -selektion
Im Rahmen des von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Projekts Maschinelles Lernen zur automatisierten Merkmalsextraktion und Klassifikation von EEG-Signalen für Gehirn-Computer-Kommunikati... ( AUMEX ) wurden BCI-Systeme Systeme entwickelt, die aus der Vielzahl von Eingangssignalen ( Elektroden ) diejenigen auswählen, die dem Algorithmus am dienlichsten sind, um die gedankliche Vorstellung des Patienten möglichst genau zu erkennen.
www.ti.uni-tuebingen.de© TU Berlin / PR / Ulrich Dahl
Heavily paralyzed patients are able to communicate and interact with their environment by using so-called brain-computer interfaces (BCIs) that read out brain activity.These allow a faster interaction than conventional, muscle-based support systems.
This is the new result of a study with patients who cannot autonomously communicate because of neuronal conditions such as a stroke.
www.brainlinks-braintools.uni-freiburg.de© TU Berlin / PR / Ulrich Dahl
Schwer gelähmte Menschen können mit der so genannten BCI-Technologie („Brain Computer Interface“) über Gehirnströme kommunizieren und mit der Umwelt interagieren – und zwar schneller als mit herkömmlichen muskelbasierten Unterstützungssystemen.
Dies zeigt erstmals eine Studie mit Patienten, die aufgrund einer neuronalen Erkrankung wie etwa nach einem Schlaganfall nicht eigenständig kommunizieren können.
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