Машиностроение
Приборостроение
Методическая периодика: проблемы и решения
Организация производства (промышленность)

Ключевые слова
Аннотации
Архив рубрик

регистрация
забыли пароль?

Другие журналы

электронный научно-технический журнал

ИНЖЕНЕРНЫЙ ВЕСТНИК

Издатель: Общероссийская общественная организация "Академия инженерных наук им. А.М. Прохорова".

Разработка прецизионного измерителя потенциалов ЭЭГ для комплекса нейроинтерфейса

Инженерный вестник # 12, декабрь 2014
УДК: 004.358

Файл статьи:

Gusev_A.pdf (1620.08Кб)

авторы: Андреев А. М., Гусев А. П.

Системы интерфейсов человек-компьютер на основе распознавания паттернов сигнала электроэнцефалограммы являются перспективным решением для сферы жизнеобеспечения и реабилитации людей с заболеваниями центральной или периферийной нервной системы. В работе излагаются подходы к решению проблемы увеличения темпа распознавания намерения пользователя при помощи наведенных потенциалов и последующей генерации команды исполнительному устройству. В качестве решения предлагается реализация портативного устройства регистрации и анализа электроэнцефалограммы.
Разработанное устройство позволяет достичь высокой точности съема электрической активности мозга (0.5 мкВ) при использовании как электродов, применяемых с контактным гелем, так и «сухих». Реализованные алгоритмы фильтрации, децимации и классификации позволяют производить вычисления за короткий промежуток времени (от 0,5 до 3 секунд, в зависимости от режима работы) в самом устройстве.

Список литературы
1.    E.W. Sellers and E. Donchin, A P300-based brain-computer interface: initial tests by ALS patients. Clin Neurophysiol: Off J Int Feder Clin Neurophysiol, 117, Mar., 538–548, (2006).
2.    B. Blankertz, G. Dornhege, M. Krauledat, K. Müller, and G. Curio, The non-invasive Berlin Brain-Computer Interface: fast acquisition of effective performance in untrained subjects. NeuroImage, 37, Aug., 539–550, (2007).
3.    M. Velliste, S. Perel, M.C. Spalding, A.S. Whitford, and A.B. Schwartz, Cortical control of a prosthetic arm for self-feeding. Nature, 453, 1098–1101, (2008).
4.    G.R. Müller-Putz and G. Pfurtscheller, Control of an Electrical Prosthesis With an SSVEPBased BCI, IEEE Trans Biomed Eng, 55, 361–364, (2008).
5.    B.Z. Allison, E.W.Wolpaw, and J.R.Wolpaw, Brain-computer interface systems: progress and prospects. Expert Rev Med Devices, 4, Jul., 463–474, (2007).
6.    Лурия А. Р. Высшие корковые функции человека и их нарушения при локальных поражениях мозга. 2-е изд. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1969. С. 15.
7.    K. E. Misulis, Essentials of Clinical Neurophysiology. Boston: Butterworth-Heinemann, 1997.
8.    J. G. Webster, Medical Instrumentation, application and design, third ed.: John Wiley & Sons, 1998.
9.    А. П. Гусев, “Система Наводящего Семантического Анализа”, 2014.
10.    S. K. Yoo, N. H. Kim, S. H. Kim, and J. L. Kim, “The developement of high precision EEG amplifier for computerized EEG analysis,” in IEEE Annual Conf. Eng, Medicine Biology Society, Montreal, Quebec, 1995.
11.    ADS1299 Datasheet, Texas Instruments Incorporated, 2012.
12.    Ulrich Hoffmann, Jean-Marc Vesin, Touradj Ebrahimi, Karin Diserens, “An efficient P300-based brain–computer interface for disabled subjects”, Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, Signal Processing Institute, CH-1015 Lausanne, Switzerland, 2007.
13.    Piccione F, Giorgi F, Tonin P, et al. “P300-based brain computer interface: Reliability and performance in healthy and paralysed participants”Clin Neurophysiol 117 (3): 531-537 Mar 2006
14.    Травма спинного мозга, неврологические заболевания [Электронный ресурс] - http://www.neuroplus.ru/bolezni/travmy/travma-spinnogo-mozga.html
15.    Спинальный инсульт, неврологические заболевания [Электронный ресурс] - http://www.neuroplus.ru/bolezni/bolezni-spinnogo-mozga/spinalnyy-insult.html