Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Sources of EEG activity most relevant to performance of brain-computer interface based on motor imagery

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F12%3A00376794" target="_blank" >RIV/67985807:_____/12:00376794 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61989100:27740/12:86085648

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Sources of EEG activity most relevant to performance of brain-computer interface based on motor imagery

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper examines sources of brain activity, contributing to EEG patterns which correspond to motor imagery during training to control brain-computer interface. To identify individual source contribution into electroencephalogram recorded during the training Independent Component Analysis was used. Then those independent components for which the BCI system classification accuracy was at maximum were treated as relevant to performing the motor imagery tasks, since they demonstrated well exposed event related de-synchronization and event related synchronization of the sensorimotor mi-rhythm during imagining of contra- and ipsilateral hand movements. To reveal neurophysiological nature of these components we have solved the inverse EEG problem to locatethe sources of brain activity causing these components to appear in EEG. The sources were located in hand representation areas of the primary sensorimotor cortex. Their positions practically coincide with the regions of brain activity dur

  • Název v anglickém jazyce

    Sources of EEG activity most relevant to performance of brain-computer interface based on motor imagery

  • Popis výsledku anglicky

    The paper examines sources of brain activity, contributing to EEG patterns which correspond to motor imagery during training to control brain-computer interface. To identify individual source contribution into electroencephalogram recorded during the training Independent Component Analysis was used. Then those independent components for which the BCI system classification accuracy was at maximum were treated as relevant to performing the motor imagery tasks, since they demonstrated well exposed event related de-synchronization and event related synchronization of the sensorimotor mi-rhythm during imagining of contra- and ipsilateral hand movements. To reveal neurophysiological nature of these components we have solved the inverse EEG problem to locatethe sources of brain activity causing these components to appear in EEG. The sources were located in hand representation areas of the primary sensorimotor cortex. Their positions practically coincide with the regions of brain activity dur

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2012

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Neural Network World

  • ISSN

    1210-0552

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    22

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    17

  • Strana od-do

    21-37

  • Kód UT WoS článku

    000302202700003

  • EID výsledku v databázi Scopus