CareLit · DOI-Nachweis · Aktuelle Neurologie
„Aus Fehlern lernen“ – eine Meta-Analyse der Falschklassifikationen von Fingerbewegungen durch EEG-basierte nicht-invasive Brain-Computer-Interfaces
DOI 10.1055/s-2007-987474
Bibliografische Angaben
Nachweis in CareLit
Autor:innenF Losch, B Blankertz, KR Müller, G Curio
ZeitschriftAktuelle Neurologie
Ausgabe09/2007
Jahrgang / SeitenNicht angegeben
Kernaussage aus der Literatur
Abstract-Vorschau
Einleitung: Brain-Computer-Interfaces (BCI) können motorische Intentionen eines Probanden oder Patienten in technische Steuerbefehle übersetzen. Dabei übernimmt im nicht-invasiven Berliner BCI-Ansatz ein programmierter, selbstlernender “classifier“ die Aufgabe, in Phasen willentlich initiierter Fingerbewegungen je nach experimentellem Paradigma Unterschiede z.B. der begleitenden Bereitschaftspotentiale zu erkennen.…
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Zitierempfehlung
F Losch, B Blankertz, KR Müller, G Curio (2007) „Aus Fehlern lernen“ – eine Meta-Analyse der Falschklassifikationen von Fingerbewegungen durch EEG-basierte nicht-invasive Brain-Computer-Interfaces. Aktuelle Neurologie (09). https://doi.org/10.1055/s-2007-987474
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