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In this study, a P300 based Brain-Computer Interface (BCI) system design is realized by the implementation of the Spelling Paradigm. The main challenge in these systems is to improve the speed of the prediction mechanisms by the application of different signal processing and pattern classification techniques in BCI problems. The thesis study includes the design and implementation of a 10 channel Electroencephalographic (EEG) data acquisition system to be practically used in BCI applications. The electrical measurements are realized with active electrodes for continuous EEG recording. The data is transferred via USB so that the device can be operated by any computer. v Wiener filtering is applied to P300 Speller as a signal enhancement tool for the first time in the literature. With this method, the optimum temporal frequency bands for user specific P300 responses are determined. The classification of the responses is performed by using Support Vector Machines (SVM&rsquo / s) and Bayesian decision. These methods are independently applied to the row-column intensification groups of P300 speller to observe the differences in human perception to these two visual stimulation types. It is observed from the investigated datasets that the prediction accuracies in these two groups are different for each subject even for optimum classification parameters. Furthermore, in these datasets, the classification accuracy was improved when the signals are preprocessed with Wiener filtering. With this method, the test characters are predicted with 100% accuracy in 4 trial repetitions in P300 Speller dataset of BCI Competition II. Besides, only 8 trials are needed to predict the target character with the designed BCI system.

This thesis study focuses on the realization of an online cue based Motor Imagery (MI) Brain Computer Interface (BCI). For this purpose, some signal processing and classification methods are investigated. Specifically, several time-spatial-frequency methods, namely the Short Time Fourier Transform (STFT), Common Spatial Frequency Patterns (CSFP) and the Morlet Transform (MT) are implemented on a 2-class MI BCI system. Distinction Sensitive Learning Vector Quantization (DSLVQ) method is used as a feature selection method. The performance of these methodologies is evaluated with the linear and nonlinear Support Vector Machines (SVM), Multilayer Perceptron (MLP) and Naive Bayesian (NB) classifiers. The methodologies are tested on BCI Competition IV dataset IIb and an average kappa value of 0.45 is obtained on the dataset. According to the classification results, the algorithms presented here obtain the 4th level in the competition as compared to the other algorithms in the competition. Offline experiments are performed in METU Brain Research Laboratories and Hacettepe Biophysics Department on two subjects with the original cue-based MI BCI paradigm. Average prediction accuracy of the methods on a 2-class BCI is evaluated to be 76.26% in these datasets. Furthermore, two online BCI applications are developed: the ping-pong game and the electrical wheelchair control. For these applications, average classification accuracy is found to be 70%. During the offline experiments, the performance of the developed system is observed to be highly dependent on the subject training and experience. According to the results, the EEG channels P3 and P4, which are considered to be irrelevant with the motor imagination, provided the best classification performance on the offline experiments. Regarding the observations on the experiments, this process is related to the stimulation mechanism in the cue based applications and consequent visual evoking effects on the subjects.

Brain Computer Interfaces (BCIs) are systems developed in order to control devices by using only brain signals. In BCI systems, different mental activities to be performed by the users are associated with different actions on the device to be controlled. Spelling Paradigm is a BCI application which aims to construct the words by finding letters using P300 signals recorded via channel electrodes attached to the diverse points of the scalp. Reducing the letter detection error rates and increasing the speed of letter detection are crucial for Spelling Paradigm. By this way, disabled people can express their needs more easily using this application. In this thesis, two different methods, Support Vector Machine (SVM) and AdaBoost, are used for classification in the analysis. Classification and Regression Trees is used as the weak classifier of the AdaBoost. Time-frequency domain characteristics of P300 evoked potentials are analyzed in addition to time domain characteristics. Wigner-Ville Distribution is used for transforming time domain signals into time-frequency domain. It is observed that classification results are better in time domain. Furthermore, optimum subset of channels that models P300 signals with minimum error rate is searched. A method that uses both SVM and AdaBoost is proposed to select channels. 12 channels are selected in time domain with this method. Also, effect of dimension reduction is analyzed using Principal Component Analysis (PCA) and AdaBoost methods.

Šiame darbe nagrinėjama smegenų – kompiuterio sąsajos (BCI) sistema. Taip pat dirbtinių neuroninių tinklų ir atsitiktinių miškų klasifikavimo algoritmų panaudojimas smegenų – kompiuterio sąsajos sistemose. Realizuotas smegenų – kompiuterio sąsajos prototipas. Šis prototipas leidžia valdyti kompiuterio pelę, naudojant elektroencefalogramos arba elektromiogramos skaitytuvą. Atliktas kompiuterio pelės valdymo, naudojant smegenų – kompiuterio sistemą, tyrimas, vykdant praktines užduotis. Rezultatai palyginti su įprastu būdu valdoma kompiuterio pele. Tyrime naudotas OCZ NIA elektroencefalogramos ir elektromiogramos signalų skaitytuvas. Palyginta kuris iš naudotų klasifikavimo algoritmų pasiekia didžiausią tikslumą. Padarytos išvados apie smegenų – kompiuterio sąsajos sistemos prototipo privalumus ir trūkumus. / This work analyzes the brain – computer interface (BCI) system. Also artificial neural networks and random forest classification algorithms are used in brain – computer interface systems. A prototype of the brain – computer interface was developed. The prototype lets you control your mouse using electromyogram or electroencephalogram reader. In this work, the practical tasks carried out mouse control study using a brain – computer interface. The results were compared with the normal – controlled computer mouse. The study used OCZ NIA electroencephalogram and electromyogram signal reader. Compared which of the used algorithms achieves the highest accuracy. The conclusions were drawn about the BCI prototype.

Neuroninė kompiuterio sąsaja – tai alternatyvus būdas valdyti kompiuterį nenaudojant rankų. Ji gali būti apibrėžta, kaip komunikavimo sistema, kuri leidžia valdyti kompiuterį ar kitą skaitmeninį įrenginį, naudojant nervinės kilmės fiziologinius signalus. Pagrindinė neuroninės kompiuterio sąsajos taikymo sritis yra neįgaliesiems skirti įrenginiai. Tai ne tik specifiniai įrenginiai, tokie, kaip galūnių protezai, tačiau ir kompiuteriai su papildoma aparatine ir programine įranga, kuri leidžia žmonėms, nevaldantiems rankų, valdyti kompiuterį. Taip pat išmanieji invalido vežimėliai, kuriuos galima vairuoti nenaudojant rankų judesių. Šiame darbe analizuojama neuroninė kompiuterio sąsaja, skirta vežimėlio tipo roboto valdymui. Pateikiama mūsų sukurta neuroninės kompiuterio sąsajos sistema, gebanti nuskaityti žmogaus EEG ir galvos raumenų EMG signalus, juos apdoroti, klasifikuoti ir jų pagalba valdyti vežimėlio tipo robotą. Taip pat pateikiamas trijų komandų vežimėlio tipo roboto valdymo per galvos paviršinio EMG signalo lygį metodas. Pateikiami roboto valdymo taikant šį metodą tikslumo eksperimentai ir jų rezultatai. / Neural computer interface is alternative way to control computer without hands. It is defined as a communication system which allows user control computer or any other digital device using neural breed physiological signal. The main application of neural computer interface is various devices for people with disabilities. For example, electronic prosthetic limbs, PC‘s with additional hardware and software which allows people with motor disabilities to control PC or intelligent wheelchairs. In this work we are analyzing neural computer interface applied for robot control. The author presents neural computer interface system which allows to read EEG and head surface EMG signals, pre-process the signals, classify the signals and control Arduino 4WD robot. We also propose approach to control robot with head surface EMG signal amplitude using 3 control commands. Robot control research using proposed approach is presented.

Die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) ist ein nicht-invasives Bildgebungsverfahren, mit dem Veränderungen der neuronalen Aktivität im Gehirn mit hoher räumlicher Auflösung erfasst werden können. Mit der fMRT-Bildgebung bei neurowissenschaftlichen Experimenten wurden in den letzten beiden Jahrzehnten bedeutende Erkenntnisse für die Hirnforschung und Medizin gewonnen. Mit Hilfe dieser Methode werden neuronale Aktivitätsunterschiede bei der Durchführung einer bestimmten Aufgabe, z. B. dem Betrachten von Bildern mit emotionalen Inhalten, erfasst und die Daten unabhängig von der Messung zu einem späteren Zeitpunkt statistisch ausgewertet. Mit Hilfe des technischen Fortschritts im letzten Jahrzehnt ist es darüber hinaus möglich geworden, fMRT-Daten direkt zur Aufnahmezeit zu verarbeiten und auszuwerten. Dies wird als Echtzeit-fMRT bezeichnet, wenn die Datenverarbeitung schneller erfolgt als die Aufnahme eines Hirnvolumens (aktuell ca. zwei Sekunden). Die Ergebnisse der Echtzeitdatenverarbeitung können dann wiederum als Steuerbefehle für verschiedene Anwendungen verwendet werden. Daher wird dies auch als Hirn-Computer-Schnittstelle (Brain Computer Interface, BCI) mittels fMRT bezeichnet. Die Echtzeitverarbeitung von fMRT-Daten ermöglicht mehrere neue Anwendungen. Dazu gehören unter anderem die Qualitätskontrolle zur Laufzeit von fMRT-Experimenten, die schnelle funktionelle Lokalisierung von Hirnarealen entweder für neurowissenschaftliche Experimente oder intraoperativ, die Kontrolle des Experimentes mittels des Probandenverhaltens und insbesondere die Möglichkeit, sogenannte fMRT-Neurofeedbackexperimente durchzuführen. Bei diesen Experimenten lernen Probanden, die Aktivität von definierten Hirnarealen willentlich zu beeinflussen. Das Ziel dabei ist, Veränderungen in ihrem Verhalten zu generieren. Die Umsetzung eines BCIs mittels Echtzeit-fMRT ist eine interdisziplinäre Aufgabenstellung von MR-Physik, Informatik und Neurowissenschaften um das Verständnis des menschlichen Gehirns zu verbessern und neue Therapieansätze zu gestalten. Für diese hard- und softwaretechnisch anspruchsvolle Aufgabe gibt es einen enormen Bedarf an neuen Algorithmen zur Datenverarbeitung und Ansätzen zur verbesserten Datenakquise. In diesem Zusammenhang präsentiert die vorliegende Arbeit ein neues Softwareframework, das einerseits eine integrierte Gesamtlösung für die Echtzeit-fMRT darstellt und in seinen Teilmodulen eine abstrakte Basis für eine universelle Methodenentwicklung anbietet. Diese Arbeit beschreibt die grundlegenden abstrakten Konzepte und die Implementierung in ein neues Softwarepaket namens ’Brain Analysis in Real-Time’ (BART). Der Fokus der Arbeit liegt auf zwei Kernmodulen, die für universelle Gestaltung von sogenannten adaptiven Paradigmen und die Einbindung von Echtzeit-fMRT-Datenverarbeitungsalgorithmen konzipiert sind. Bei adaptiven Paradigmen werden zur Laufzeit eines Experiments physiologische Parameter (z. B. Herzrate) oder Verhaltensdaten (z. B. Augenbewegungen) simultan zu den fMRT-Daten erfasst und analysiert, um die Stimulation eines Probanden entsprechend zu adaptieren. Damit kann die Zuverlässigkeit der Daten, die zur Auswertung zur Verfügung stehen, optimiert werden. Die vorliegende Arbeit präsentiert das dazu notwendige abstrakte Grundkonzept des neuen Softwareframeworks und die ersten konkreten Implementierungen für die Datenverarbeitung und adaptive Paradigmen. Das Framework kann zukünftig mit neuen methodischen Ideen erweitert werden. Dazu gehören die Einbindung neuer Datenverarbeitungsalgorithmen, wie z. B. Konnektivitätsanalysen und die Adaption von Paradigmen durch weitere physiologische Parameter. Dabei ist insbesondere die Kombination mit EEG-Signalen von großem Interesse. Außerdem bietet das System eine universelle Grundlage für die zukünftige Arbeit an Neurofeedbackexperimenten. Das in dieser Arbeit entwickelte Framework bietet im Vergleich zu bisher vorgestellten Lösungsansätzen ein Ein-Computer-Setup mit einem erweiterbaren Methodenspektrum. Damit wird die Komplexität des notwendigen technischen Setups reduziert und ist nicht auf einzelne Anwendungsfälle beschränkt. Es können flexibel neue Datenverarbeitungsalgorithmen für ein fMRT-BCI eingebunden und vielgestaltige Anwendungsfälle von adaptiven Paradigmen konzipiert werden. Eine Abstraktion der Stimulation und die Kombination mit der Echtzeitauswertung ist bisher einzigartig für neurowissenschaftliche Experimente. Zusätzlich zu den theoretischen und technischen Erläuterungen werden im empirischen Teil der vorliegenden Arbeit neurowissenschaftliche Experimente, die mit dem Softwarepaket BART durchgeführt wurden, vorgestellt und deren Ergebnisse erläutert. Dabei wird die Zuverlässigkeit und Funktionsweise der Implementierung in allen Teilschritten der Datenerfassung und -verarbeitung validiert. Die Ergebnisse verifizieren die Implementierung einer parallelisierten fMRT-Analyse.Weiterhin wird eine erste konkrete Umsetzung für ein adaptives Paradigma vorgestellt, bei dem zur Laufzeit die Blickrichtung der Probanden berücksichtigt wird. Die Ergebnisse zeigen die signifikanten Verbesserungen der Reliabilität der fMRT-Ergebnisse aufgrund der optimierten Datenqualität durch die Adaption des Paradigmas. Zusammengefasst umfasst die vorliegende Arbeit eine interdisziplinäre Aufgabe, die sich aus der Verarbeitung von MR-Daten in Echtzeit, einem neuen abstraktes Softwarekonzept für Entwicklung neuer methodischer Ansätze und der Durchführung von neurowissenschaftlichen Experimenten zusammensetzt.

The purpose of this thesis was to explore the potential of near-infrared spectroscopy (NIRS) as an access channel by establishing reliable signal detection to verify the existence of signal differences associated with changes in activity. This thesis focused on using NIRS to measure brain activity from the prefrontal cortex during an auditory Go-No-Go task. A singular spectrum analysis change-point detection algorithm was applied to identify transition points where the NIRS signal properties varied from previous data points in the signal, indicating a change in brain activity. With this algorithm, latency values for change-points detected ranged from 6.44 s to 9.34 s. The averaged positive predictive values over all runs were modest (from 49.41% to 67.73%), with the corresponding negative predictive values being generally higher (48.66% to 78.80%). However, positive and negative predictive values up to 97.22% and 95.14%, respectively, were achieved for individual runs. No hemispheric differences were found.

The purpose of this thesis was to explore the potential of near-infrared spectroscopy (NIRS) as an access channel by establishing reliable signal detection to verify the existence of signal differences associated with changes in activity. This thesis focused on using NIRS to measure brain activity from the prefrontal cortex during an auditory Go-No-Go task. A singular spectrum analysis change-point detection algorithm was applied to identify transition points where the NIRS signal properties varied from previous data points in the signal, indicating a change in brain activity. With this algorithm, latency values for change-points detected ranged from 6.44 s to 9.34 s. The averaged positive predictive values over all runs were modest (from 49.41% to 67.73%), with the corresponding negative predictive values being generally higher (48.66% to 78.80%). However, positive and negative predictive values up to 97.22% and 95.14%, respectively, were achieved for individual runs. No hemispheric differences were found.

Title from first page of PDF document. Includes bibliographical references (p. 22-31).