EEG-basierte Brain-Computer Interfaces zur Echtzeit-Dekodierung mentaler Zustände - Curio, G.; Blankertz, B.; Müller, K.-R. (Klinische Neurophysiologie, 2012)
Brain-Computer Interfaces (BCI) setzen algorithmische Verfahren des maschinellen Lernens ein, um für jeden Benutzer spezifische Muster hochdimensionaler EEG-Merkmale zu extrahieren. Diese sind dafür optimiert, Intentions-bezogene Hirnzustände in Echtzeit zu dekodieren. Klassische BCI-Anwendungen für gelähmte Patienten sind Steuerungen von aktiven Prothesen oder Texteingabeprogrammen. Um motorische Intentionen des Benutzers zu erkennen, nutzt das BCI individuelle Aktivierungsindizes des Oberflächen-EEGs, wie das Bereitschaftspotenzial oder die Modulation regionaler Eigenrhythmen. Auch jenseits der Rehabilitation gibt es eine wachsende Bandbreite neuer Anwendungen dieser Neurotechnologie; beispielsweise kann das BCI als optimiertes Feedback-Instrument zur Stabilisierung mentaler Zustände wie Vigilanz oder Aufmerksamkeit eingesetzt werden.
Keywords: Gehirn-Computer Schnittstelle; Maschinelles Lernen; Bereitschaftspotenzial; Neuro-Feedback; Prothesensteuerung