Entwicklung und Testung eines Brain-Computer-Interfaces für den Einsatz in der Rehabilitation unilateraler Paresen
Entwicklung und Testung eines Brain-Computer-Interfaces für den Einsatz in der Rehabilitation unilateraler Paresen
批准号:
17056393
负责人:
Professor Dr. Thilo Hinterberger
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Research Fellowships
财政年份:
2005
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2004-12-31 至 2005-12-31
中文摘要
Gegenstand des Antrags ist die Entwicklug eines Gehirn-Computer Interfaces,Welches zur erfolgreichen Durchführung eines Forschungsprojektes zur NeuroRecovery von Schlaganfall atienten am National Institute of Health(NIH),Benötigt wird and ab Juli 2005年开始。这是一个非常重要的问题,因为这是一个非常重要的问题,我们可以通过计算机接口来解决这个问题,同时也可以帮助我们实现重组。德国国家环境技术改造工程的计算机接口系统,以及国家卫生研究院的技术改造系统和设备设计。主要内容有:1.在人机界面中实现外部最优分类方法,支持向量机支持向量机。2.在施拉根瀑布患者的治疗过程中,应加强对这些范例的理解和训练。4.美国国立卫生研究院的系统和设备。5.《科学与技术研究》中的测试系统。他说:“这是一项非常重要的工作。”
英文摘要
Gegenstand des Antrags ist die Entwicklung eines Gehirn-Computer Interfaces, welches zur erfolgreichen Durchführung eines Forschungsprojektes zur Neurorehabilitation von Schlaganfallpatienten am National Institute of Health (NIH) in Washington, USA, benötigt wird und ab Juli 2005 beginnt. Dieses Gehirn-Computer Interface soll die Planung oder Vorstellung einer Handbewegung anhand des Elektroenzephalogramms (EEGs) erkennen können, um eine Mechanik (Orthese) anzusteuern, welche die gelähmte Hand bewegt um im Gehirn einen durch diese Feedbackschleife getriggerten Reorganisationsprozess in Gang zu setzen. Da der Antragsteller bereits ausgeprägte Fähigkeiten in der Entwicklung von Gehirn-Computer Interfaces besitzt und weite Teile des für dieses Projekt benötigten Systems bereits schon vom Antragsteller entwickelt wurden, kann effizient an der für das Projekt am NIH spezifischen Modifikation des Systems und dessen Testung gearbeitet werden. Dies betrifft:1. Implementation von bereits extern erfolgreich getesteten optimierten Klassifikationsmethoden in das vorhandene Gehirn-Computer Interface, insbesondere der Klassifikation von autoregressiven Parametern mittels Support Vector Machine (SVM) Klassifikatoren.2. Entwicklung eines geeigneten Paradigmas und eines klinisch durchführbaren Versuchsaufbaus (inklusive Schnittstellenprogrammierung der Handorthese) zum Training der Schlaganfallpatienten.3. Testung des Systems an den dort am NIH vorhandenen Patienten4. Bei erfolgreicher Testung Einführung des Systems in das bestehende Forschungsprojekt.5. Vergleich der Ergebnisse mit der herkömmlichen Methode der Auswertung des mu- Rhythmus zur Bewegungssteuerung.Nach Beendigung des Auslandsaufenthaltes kann dieses System auch in Deutschland für derartige Studien zur Verfügung gestellt werden.
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