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  High gamma-power predicts performance in sensorimotor-rhythm brain-computer interfaces

Grosse-Wentrup, M., & Schölkopf, B. (2012). High gamma-power predicts performance in sensorimotor-rhythm brain-computer interfaces. Journal of Neural Engineering, 9(4), 1-8. doi:10.1088/1741-2560/9/4/046001.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

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Beschreibung:
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OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Grosse-Wentrup, M1, Autor           
Schölkopf, B1, Autor           
Affiliations:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, DE, ou_1497647              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Subjects operating a brain–computer interface (BCI) based on sensorimotor rhythms exhibit large variations in performance over the course of an experimental session. Here, we show that high-frequency γ-oscillations, originating in fronto-parietal networks, predict such variations on a trial-to-trial basis. We interpret this finding as empirical support for an influence of attentional networks on BCI performance via modulation of the sensorimotor rhythm.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2012-05
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1088/1741-2560/9/4/046001
BibTex Citekey: GrosseWentrupS2012_2
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Journal of Neural Engineering
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 9 (4) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1 - 8 Identifikator: -