EEG Source Localization for Brain-Computer-Interfaces

Grosse-Wentrup, M; Gramann, K; Wascher, E; Buss, M

doi:10.1109/CNE.2005.1419570

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT

Zur Ablage hinzufügen

Lokale TagsFreigabegeschichteDetailsÜbersicht

Freigegeben

Konferenzbeitrag

EEG Source Localization for Brain-Computer-Interfaces

MPG-Autoren

Es sind keine MPG-Autoren in der Publikation vorhanden

Externe Ressourcen

https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=1419570
(Verlagsversion)

Volltexte (beschränkter Zugriff)

Für Ihren IP-Bereich sind aktuell keine Volltexte freigegeben.

Volltexte (frei zugänglich)

Es sind keine frei zugänglichen Volltexte in PuRe verfügbar

Ergänzendes Material (frei zugänglich)

Es sind keine frei zugänglichen Ergänzenden Materialien verfügbar

Zitation

Grosse-Wentrup, M., Gramann, K., Wascher, E., & Buss, M. (2005). EEG Source Localization for Brain-Computer-Interfaces. In 2nd International IEEE EMBS Conference on Neural Engineering, 2005 (pp. 128-131). Piscataway, NJ, USA: IEEE.

Zitierlink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D5F7-0

Zusammenfassung

While most EEG based brain-computer-interfaces (BCIs) employ machine learning algorithms for classification, we propose to utilize source localization procedures for this purpose. Although the computational demand is considerably higher, this approach could allow the simultaneous classification of a multitude of conditions. We present an extension of independent component analysis (ICA) - based source localization that is fully automatic, and apply this method to the classification of EEG data generated by imaginary movements of the right and left index finger. The results demonstrate that source localization provides a viable alternative to machine learning algorithms for BCIs.