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Aside from hardware, a major component of a Brain Computer Interface is the software that provides the tools for translating raw acquired brain signals into commands to control an application or a device. There’s a range of software, some proprietary, like MATLAB and some free and open source (FOSS), accessible under the GNU General Public License (GNU GPL). OpenViBE is one such freely accessible software. This thesis carries out a functionality and usability test of the platform, looking at its portability, architecture and communication protocols. To investigate the feasibility of reproducing the P300 xDAWN speller BCI presented by OpenViBE, users focused on a character on a 6x6 alphanumeric grid which contained a sequence of random flashes of the rows and columns. Visual stimulus is presented to a user every time the character they are focusing on is highlighted in a row or column. A TMSi analog-to-digital converter was used together with a 32-channel active electrode cap (actiCAP) to record user’s Electroencephalogram (EEG) which was then used in an offline session to train the spatial filter algorithm, and the classifier to identify the P300 evoked potentials, elicited as a user’s reaction to an external stimulus. In an online session, the users tried to spell with the application using the power of their brain signal. Aspects of evoked potentials (EP), both auditory (AEP) and visual (VEP) are further investigated as a validation of results of the P300 speller.
Es ist bekannt, dass Sport wichtig für unser Wohlbefinden ist. Darüber hinaus ist körperliche Aktivität gesundheitsfördernd. Bei fast allen kardiovaskulären Erkrankungen wird ergänzend zur medikamentösen Behandlung ein Gehtraining verschrieben („Sport auf Rezept“). Bedauerlicherweise wird Sport in der heutigen Gesellschaft viel zu sehr vernachlässigt. Ein konsequentes Gehtraining ist speziell im Bereich der peripheren Durchblutungsstörungen ausschlaggebend. In Anbetracht dessen ist es erforderlich, dass die Durchführung des Trainings mittels geeigneter Software von Ärzten engmaschig überwacht werden kann. In diesem Zusammenhang wird in Zusammenarbeit mit Herrn Prof. Dr. med. Thomas Dengler, Direktor der medizinischen Klinik I im Klinikum am Plattenwald, ein Dokumentations- und Überwachungssystem für medizinisches Gehtraining bei Patienten mit peripherer arterieller Verschlusskrankheit entwickelt.
Anhand der Beschleunigungssignale des Oberkörpers, die mit einem mobilen Messsystem (Brustgurt) aufgezeichnet wurden, sind Erkennungsverfahren für Kniebeugen und Liegestützen entwickelt worden. Die 20 rekrutierten Probanden sind in 2 Kollektive aufgeteilt. Das erste Kollektiv besteht aus 5 und das zweite Kollektiv auf 15 Probanden. Beide Probandenkollektive führten ein Bewegungsprogramm durch, das aus 5 Kniebeugen und 5 Liegestützen besteht. Somit konnten die Erkennungsverfahren mit 100 aufgezeichneten Bewegungen je Bewegungsart auf ihre Erkennungsrate getestet werden.