Reducing the motor imagery brain-computer interface training time with embodiment in virtual reality - Škola, Filip; Hliněný, Petr, 1971-; Masarykova univerzita. Katedra teorie programování (2021)
Brain-computer interfaces (BCI) jsou systémy pro komunikaci s počítači, roboty či jinými zařízeními pomocí neurální aktivity zaznamenané z mozku. Navzdory několika dekádám výzkumu stále neexistuje neinvazivní BCI, který by umožnil komunikaci podobnou rychlostí, jako při použití klávesnice nebo myši. Kvůli nedokonalé znalosti struktury a funkce lidského mozku a omezením současných neurozobrazovacích metod je navíc nutné využít při komunikaci s BCI některé ze zavedených paradigmat. Představovaný pohyb (angl. motor imagery, MI) patří mezi hlavní BCI paradigmata. Při komunikaci s BCI založenými na představovaném pohybu (MI-BCI) se využívá změn v neurální signalizaci, nastávajících při soustředěném představování pohybů vlastního těla. BCI systémy jsou typicky implementovány pomocí elektroencefalografie (EEG) nahrávané z elektrod na povrchu hlavy. Získaný signál má nízké prostorové rozlišení, je náchylný na rušení, a velká část práce je tak na MI-BCI uživatelích, kteří se musí naučit modulo
Brain-computer interfaces (BCI) are systems allowing to control computers, robots, and other machinery with neural activity recorded from the brain. Despite several decades of research, a non-invasive BCI that would allow accurate communication with a speed comparable to the traditional input devices has not been developed yet. Moreover, as the understanding of the structure and the function of the human brain is imperfect and the neuroimaging methods are limited, communication using BCIs must be performed in accordance with one of the few existing BCI paradigms. Motor imagery (MI) is one of the major BCI paradigms, exploiting changes in neural signaling generated as a result of imagined motor actions. As the BCIs are typically implemented using scalp-recorded electroencephalography (EEG), main issues that prevent reliable communication originate in the low spatial resolution and high levels of noise in the signals. Consequently, operators must be able to module their neural rhythms w
Vedoucí práce: Petr Hliněný
Dizertace (Ph.D.)--Masarykova univerzita, Fakulta informatiky, 2021
Keywords: neurony; mozek; interakce člověk-počítač; elektroencefalografie; umělá inteligence; virtuální realita; neurons; brain; electroencephalography; human-computer interaction; artificial intelligence; virtual reality; disertace; dissertations