392151 Brain Machine Interfaces (V+Ü) (WiSe 2017/2018)

Inhalt, Kommentar

+++ Die Vorlesung findet ab der 1. Vorlesungswoche statt, damit erstmalig am Dienstag, 10.10.2017 +++
+++ An dieser Stelle stand fälschlicherweise ein veralteter Kommentar aus dem Vorjahr. +++

Bei Bedarf wird die Vorlesung auf Englisch gehalten.

Upon request, the lecture will be given in English.
======= English version below =======

Die Vorlesung besteht aus 4 grundlegenden Teilen.
(1) Neurophysiologie: Zunächst wird eine Einführung in die Grundlagen der Informationsverarbeitung im (u.a.) menschlichen Gehirn gegeben. Dabei werden sowohl der Aufbau, als auch die Eigenschaften der elektro-magnetischen und metabolischen Prozesse behandelt.
(2) Messtechniken und Signale: Im Folgenden werden unterschiedliche, invasive und nicht-invasive Messverfahren, welche bei Brain-Computer Interfaces zum Einsatz kommen, vorgestellt. Anhand dieser werden die Eigenschaften der unterschiedlichen Signalarten (Elektrophysiologie: Local-Field-Potentials, EEG, MEG. Bildgebende Verfahren: fMRI, fNIRS) erarbeitet und ihre jeweiligen Vor- und Nachteile beim Einsatz in Echtzeitsystemen gezeigt.
(3) Methoden und Algorithmen: In diesem Teil lernen die Studierenden den technischen Aufbau und die Spezifikationen eines Brain-Computer Interfaces kennen. Besondere Aufmerksamkeit wird dabei den Algorithmen (Signalverarbeitung, Merkmalsextraktion, Klassifikation) geschenkt, wobei das Verständnis der praktischen Anwendung der Verfahren im Mittelpunkt steht.
(4) System Design und Anwendungen: Zum Abschluss werden ausgewählte Studien bzw. Anwendungsbeispiele betrachtet, die die heutigen und zukünftigen Einsatzgebiete solcher Systeme verdeutlichen (z.B. Rollstuhl- und Prothesensteuerung, Rehabilitation, Computerspiele).

Die Übungen zu dieser Vorlesung werden am Ende des Semesters als 2-tägiger Praxisblock durchgeführt. Der genaue Termin für diesen Block wird im Laufe des Semesters in Abstimmung mit den Teilnehmern festgelegt. In dieser Übung können die in der Vorlesung behandelten Methoden in der Praxis erprobt werden.

The lecture covers 4 fundamental parts.
(1) Neurophysiology: We will start with an introduction to the foundations of information processing in the human brain. Structure, architecture as well as the properties of electro-magnetic and metabolic processes will be covered.
(2) Measurement and signals: This part will deal with various invasive and non-invasive methods to measure the activity of the brain, in particular those that are relevant to brain-machine interfaces. The properties of various signal types related to the measuring techniques will be presented and their advantages and disadvantages for application in real-time systems discussed (Electrophysiology: Spiking neurons, Local-Field Potentials, EEG/ MEG. Brain imaging: fMRI, fNIRS).
(3) Methods und algorithms: This part will cover the technical implementation and specification of a brain-machine interface. We will largely focus on algorithms (signal processing, feature extraction, classification), while emphasizing the understanding of their practical application.

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  

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Klausuren

Datum Uhrzeit Format / Raum Kommentar zum Klausurtermin

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-11 Mensch-Maschine-Interaktion Mensch-Maschine-Interaktion unbenotete Prüfungsleistung
benotete Prüfungsleistung
Studieninformation
Mensch-Maschine-Interaktion Studieninformation
39-Inf-BMI Brain-Machine Interfaces Brain-Machine Interfaces Studieninformation
Brain-Machine Interfaces benotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.

Studiengang/-angebot Gültigkeit Variante Untergliederung Status Sem. LP  
Sportwissenschaft / Master (Einschreibung bis SoSe 2014) IuB; WP B1; WP B2 Wahlpflicht 3. 5 benotet unbenotet  

Keine Konkretisierungen vorhanden

Lernraum (E-Learning)

Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen:

registrierte Anzahl: 131
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
WS2017_392151@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_103841170@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
49 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
E-Mailarchiv
Anzahl der Archiveinträge: 0
E-Mailarchiv öffnen
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Freitag, 9. Juni 2017 
Letzte Änderung Zeiten:
Donnerstag, 8. März 2018 
Letzte Änderung Räume:
Donnerstag, 8. März 2018 
Art(en) / SWS
V+Ü / 2+1
Einrichtung
Technische Fakultät
Fragen oder Korrekturen?
Fragen oder Korrekturwünsche zu dieser Veranstaltung?
Planungshilfen
Terminüberschneidungen für diese Veranstaltung
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103841170
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