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Abstract
A neuroprosthesis can restore movement functions of persons with spinal cord injury. It benefits from a brain-computer interface (BCI) with a high number of control classes. However, classical sensorimotor rhythm-based BCIs can often only provide less than 3 classes, and new types of BCIs need to be developed. We investigated whether low-frequency time-domain signals (i.e. movement-related cortical potentials) can be used to classify hand/arm movements of the same limb. A BCI based on attempted movements may be used to control a neuroprosthesis more naturally and provide a higher number of control classes.
Originalsprache | englisch |
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Publikationsstatus | Veröffentlicht - 20 Juni 2017 |
Veranstaltung | cuttingEEG - Glasgow, Großbritannien / Vereinigtes Königreich Dauer: 19 Juni 2017 → 22 Juni 2017 |
Workshop
Workshop | cuttingEEG |
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Land/Gebiet | Großbritannien / Vereinigtes Königreich |
Ort | Glasgow |
Zeitraum | 19/06/17 → 22/06/17 |
Fields of Expertise
- Human- & Biotechnology
Treatment code (Nähere Zuordnung)
- Basic - Fundamental (Grundlagenforschung)
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Decoding Movements of the Upper Limb from EEG“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.Projekte
- 2 Abgeschlossen
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EU - Feel Your Reach - Nichtinvasive Dekodierung von kortikalen Bewegungsvorstellungsmustern und künstliches Feedback im Menschen
1/05/16 → 31/07/21
Projekt: Forschungsprojekt