392151 Brain Machine Interfaces (V+Ü) (WiSe 2015/2016)

Die Vorlesung besteht aus 4 grundlegenden Teilen.
(1) 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) 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) 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) Zum Abschluss werden ausgewählte Studien bzw. Anwendungsbeispiele betrachtet, die das (heutige und zukünftige) Einsatzgebiet 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 kann das in der Vorlesung gelernte in der Praxis erprobt werden, z.B. in Form eines Mini-Experiments oder der Analyse von Neurodaten mit in der Vorlesung behandelten Methoden.