IMMI

Intelligentes Mensch-Maschine-Interface - Adaptives Brain-Reading für unterstützende Robotik

Im Rahmen des Projektes ”IMMI“ sollen Schlüsseltechnologien entwickelt werden, die echtzeitfähiges und adaptives ”Brain-Reading“(BR) ermöglichen sollen. BR bezeichnet die Analyse von Gehirnaktivität zum Zwecke einer Zustands- und Verhaltensvorhersage beim Menschen.

Laufzeit: 15.05.2010 bis 30.04.2015
Zuwendungsempfänger: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH & Universität Bremen
Fördergeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.
Förderkennzeichen: Gefördert von der Raumfahrt-Agentur des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e.V. mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages unter dem Förderkennzeichen 50 RA 1011 (Universität Bremen) und 50 RA 1012 (DFKI).
Partner: Universität Bremen
Anwendungsfelder: Weltraumrobotik
Verwandte Projekte: VI-Bot
Virtual Immersion for holistic feedback control of semi-autonomous robots (01.2008- 12.2010)
Labyrinth 1
Entwicklung von Lernarchitekturen und Experimente im Bereich senso-motorisches Lernen (06.2007- 12.2007)
Labyrinth 2
Einrichtung als Testbed für Lernarchitekturen und EEG/ fMRI- Untersuchungen (01.2008- 01.2009)
Verwandte Robotersysteme: Ganzkörperexoskelett
Exoskelett für die robotische Oberkörper-Assistenz
Aktives Zweiarm-Exoskelett
Zweiarmiges Exoskelett für die robotische Oberkörper-Assistenz (Recupera REHA)
Full Body Exoskeleton
Exoskeleton for upper body robotic assistance
Dual Arm Exoskeleton
Exoskeleton for upper body robotic assistance (Recupera REHA)
Verwandte Software: pySPACE
Signal Processing and Classification Environment written in Python
MARS
Machina Arte Robotum Simulans
reSPACE
Reconfigurable Signal Processing and Classification Environment
MARS
Machina Arte Robotum Simulans
pySPACE
Signalverarbeitungs- und Klassifikationsumgebung in Python
reSPACE
Reconfigurable Signal Processing and Classification Environment

Projektdetails

Operator nutzt IMMI um Roboterteams im All fernzusteuern (Foto: DFKI GmbH)
Ein mobiles Gerät übernimmt die gesamte Signalverarbeitung (Quelle: DFKI GmbH)

Im Gegensatz zu klassischen Brain Computer Interfaces (BCI) liegt der Schwerpunkt bei Brain Reading (BR) Systemen auf der ablenkungsfreien Beobachtung des Operators. Im Vordergrund steht also nicht die Steuerung von Systemen wie Robotern oder Prothesen mittels Gedanken, sondern vielmehr die passive Beobachtung des Operators. Das BR-System liest Gehirnaktivität, indem es spezifische Änderungen von Gehirnströmen detektiert und interpretiert. Diese Änderungen können z.B. Aussagen über den Stand der Verarbeitung von präsentierter Information erlauben. Das Steuerungssystem erhält dadurch wichtige Informationen, um situationsadäquat und proaktiv zu agieren. So werden Telemanipulationsaufgaben effektiver und intuitiver für den Operator. Andererseits geht von einer Fehlinterpretation der Gehirnaktivität, anders als bei BCIs, keine Gefährdung für das Gesamtszenario aus, da kein System direkt gesteuert wird.

Bei der Vision vom adaptiven BR (aBR) passen sich die Systeme selbstständig an eine sich ändernde Umgebung, wechselnde Benutzer und Szenarien an. Dadurch wird eine größtmögliche Einsatzfähigkeit in der Praxis gewährleistet. Echtzeitfähiges aBR könnte eingesetzt werden, um eine neuartige Generation von Mensch-Maschine-Schnittstellen zu entwickeln. Hierbei ergibt sich eine Vielzahl neuer Anwendungen in der Raumfahrt, etwa bei der Leitung teilautonomer Systeme für Explorationsmissionen, bei Wartungsaufgaben auf Raumstationen sowie bei Manipulationsaufgaben allgemein, wie z.B. bei der Installation und Durchführung von Experimenten innerhalb und außerhalb der ISS.

Mobiles Brain-Reading-System (MBRS)

Um die Gehirnaktivitäten analysieren zu können, muss eine Vielzahl an komplizierten mathematischen Verfahren angewendet werden. Daher ist eine große Rechenleistung notwendig, wenn die aus der Gehirnaktivität gewonnenen Informationen in Echtzeit zur Verfügung stehen sollen. Gleichzeitig ist es unerlässlich, dass der Operator möglichst wenig eingeschränkt wird und sich frei bewegen kann - es können also keine großen Rechner für diese Berechnungen eingesetzt werden.

Daher wird in IMMI ein mobiles Brain-Reading-System (MBRS) entwickelt, welches diese Aufgabe übernimmt. Das MBRS besteht insbesondere aus einer Kombination einer normalen CPU mit einem FPGA. In dem FPGA können anwendungsspezifische Hardwarebeschleuniger die Verarbeitung der EEG-Daten besonders effizient und in Echtzeit durchführen. Dadurch kann eine größere Rechenleistung erreicht werden, als dies mit einem normalen Prozessor in dieser Größe möglich wäre.

Framework reSPACE (reconfigurable Signal Processing And Classification Environment)

Um die Hardwarebeschleuniger implementieren zu können, wird in IMMI das Framework reSPACE (reconfigurable Signal Processing And Classification Environment) entwickelt. Mit reSPACE können anhand einer modellbasierten Entwicklungsmethode spezielle Hardwarebeschleuniger nach dem Baukastenprinzip erstellt werden. Die Hardwarebeschleuniger arbeiten nach dem Datenflussparadigma und können die Daten vollständig unabhängig von der CPU verarbeiten.

Für die Umsetzung des Projektes IMMI arbeiten Forscher aus den Bereichen Neurowissenschaften, Informatik, Mathematik, Physik und Elektrotechnik intensiv zusammen. Das Projekt gliedert sich in fünf Arbeitspakete, deren Aufgaben wie folgt grob beschrieben werden können:
AP1000: Projektmanagement;
AP2000: Neurobiologische Methoden und Studien zur Zustandsprognose beim Menschen;
AP3000: EEG-Analyse mittels maschineller Lernverfahren;
AP4000: Entwicklung eines mobilen BR-Systems;
AP5000: Integration und Test des mobilen BR-Systems in einem Anwendungsszenario.

Bei der Analyse von EEG-Daten mittels maschineller Lernverfahren (AP3000) werden neue Methoden zur Verarbeitung entwickelt und mit bestehenden Algorithmen verglichen. Hierbei müssen zusätzlich Hyperparameter der Methoden optimiert und mehrere Datensätze verarbeitet werden. Für die Vereinfachung der Verarbeitung und zur Parallelisierung wird die Open-Source Software pySPACE weiterentwickelt. Mit dieser können die Spezifikationen komplexer Verarbeitungsketten zwischen den Wissenschaftlern ausgetauscht werden und es kann eine schnelle Berechnung auf einem High-Performance-Cluster erfolgen.

Videos

Intrinsisches interaktives verstärkendes Lernen: Nutzung von Fehler-korrelierten Potentialen

Der Roboter lernt dank menschlichem Negativ-Feedback aus eigenem Fehlverhalten

IMMI: Anpassung einer Mensch-Maschine Schnittstelle für Mehrrobotersteuerung mittels embedded Brain Reading

Das Video zeigt eine Mensch-Maschine Schnittstelle (MMS) für die Steuerung mehrere Roboter.  Die MMS wird durch „embedded Brain Reading“ an die Arbeitsbelastung und das Engagement des Nutzers online angepasst. Die Arbeitsauslastung wird von der Ausprägung der P300 im single-trial abgeleitet. Ein zweite Aufgabe zur Bestimmung der Arbeitsauslastung mittels der P300 Ausprägung nicht nötig.

Capio Exoskelett: Ansteuerung über Biosignale

Demonstration der Ansteuerung des Capio Exoskeletts über Biosignale: Das Exoskelett-System erfasst durch die Verarbeitung von Biosignalen die Bewegungsintention des Operators und führt eine zielgerichtete aktive Bewegung des rechten oder linken Arms aus. Hierbei wird mittels Eye-Tracker der Interaktionswunsch erfasst (Fixierung einer virtuellen Flasche), mittels elektroenzephalographischer Signale (EEG) die Bewegungsintention des linken bzw. rechten Arms ermittelt und durch elektromyographische Signale (EMG) die Bewegungsintention zusätzlich verifiziert.

Publikationen

2019

Transfer approach for the detection of missed task-relevant events in P300-based brain-computer interfaces
Elsa Andrea Kirchner, Su-Kyoung Kim
In Proceedings in the 9th International IEEE EMBS Conference On Neural Engineering (NER’19), (NER-2019), 20.3.-23.3.2019, San Francisco, CA, IEEE Xplore, pages 134-138, 2019.
Embedded Multimodal Interfaces in Robotics: Applications, Future Trends, and Societal Implications
Elsa Andrea Kirchner, Stephen Fairclough, Frank Kirchner
Editors: S. Oviatt, B. Schuller, P. Cohen, D. Sonntag, G. Potamianos, A. Krueger
In The Handbook of Multimodal-Multisensor Interfaces, Morgan & Claypool Publishers, volume 3, chapter 13, pages 523-576, 2019. ISBN: e-book: 978-1-97000-173-0, hardcover: 978-1-97000-175-4, paperback: 978-1-97000-172-3, ePub: 978-1-97000-174-7.

2018

Multi-tasking and Choice of Training Data Influencing Parietal ERP Expression and Single-trial Detection - Relevance for Neuroscience and Clinical Applications
Elsa Andrea Kirchner, Su-Kyoung Kim
Editors: Mikhail Lebedev
In Frontiers in Neuroscience, n.a., volume 12, pages n.a., Mar/2018.
CAEMO - A Flexible and scalable high performance matrix algebra coprocessor for embedded reconfigurable computing systems
Hendrik Wöhrle, Frank Kirchner
In Microprocessors and Microsystems, Elsevier, volume o.A., pages 47-63, Feb/2018.

2017

Eingebettete Biosignalverarbeitung und integrierte Regelung eines Ganzkörper-Exoskelettes für die Neurorehabilitation
Hendrik Wöhrle, Elsa Andrea Kirchner
In Proceedings of the 2. VDI Fachkonferenz Humanoide Roboter, 05.12.-06.12.2017, München, VDI Fachkonferenz Humanoide Roboter, Dec/2017.
A Hybrid FPGA-Based System for EEG- and EMG-Based Online Movement Prediction
Hendrik Wöhrle, Marc Tabie, Su-Kyoung Kim, Frank Kirchner, Elsa Andrea Kirchner
In Sensors - Open Access Journal, MDPI, volume 17, number 7, pages 1552, Jul/2017.

2016

A periodic spatio-spectral filter for event-related potentials
Foad Ghaderi, Su-Kyoung Kim, Elsa Andrea Kirchner
In Computers in Biology and Medicine - An International Journal, Elsevier, volume 79, number DOI: 10.1016/j.compbiomed.2016.10.004, pages 286-298, Dec/2016.
An intelligent man-machine interface - multi-robot control adapted for task engagement based on single-trial detectability of P300
Elsa Andrea Kirchner, Su-Kyoung Kim, Hendrik Wöhrle, Marc Tabie, Michael Maurus, Frank Kirchner
In Frontiers in Human Neuroscience, Frontiers, volume 10, pages 291, Jun/2016.
Handling few training data: classifier transfer between different types of error-related potentials
Su-Kyoung Kim, Elsa Andrea Kirchner
In IEEE Transactions on Neural Systems & Rehabilitation Engineering, IEEE, volume 24, number 3, pages 320-332, Mar/2016.
Embedded Brain Reading - Sichere und intuitive Mensch-Maschine-Interaktion
Elsa Andrea Kirchner, Rolf Drechsler
In Industrie 4.0 Management, Gito mbH Verlag für Industrielle Informationstechnik und Organisation, volume 4, number 2/2016, pages 37-40, Mar/2016.

2015

Backtransformation: A new representation of data processing chains with a scalar decision function
Mario Michael Krell, Sirko Straube
In Advances in Data Analysis and Classification, Springer, volume 11, number 2, pages 415-439, Dec/2015.
Reconfigurable Hardware-Based Acceleration for Machine Learning and Signal Processing
Hendrik Wöhrle, Frank Kirchner
In Formal Modeling and Verification of Cyber-Physical Systems: 1st International Summer School on Methods and Tools for the Design of Digital Systems, (SyDe-2015), 09.9.-11.9.2015, Bremen, Springer Fachmedien Wiesbaden, series Lecture Notes in Computer Science, pages 311-313, Sep/2015.
Intuitive Interaction with Robots - Technical Approaches and Challenges
Elsa Andrea Kirchner, José de Gea Fernández, Peter Kampmann, Martin Schröer, Jan Hendrik Metzen, Frank Kirchner
In Formal Modeling and Verification of Cyber Physical Systems, Springer Heidelberg, pages 224-248, Sep/2015. ISBN: 978-3-658-09993-0.
An Adaptive Spatial Filter for User-Independent Single Trial Detection of Event-Related Potentials
Hendrik Wöhrle, Mario Michael Krell, Sirko Straube, Su-Kyoung Kim, Elsa Andrea Kirchner, Frank Kirchner
In IEEE Transactions on Biomedical Engineering, IEEE, volume 62, number 7, pages 1696-1705, Jul/2015.
Choice of training data for classifier transfer in error related potentials based on signal characteristics
Su-Kyoung Kim, Elsa Andrea Kirchner
In Proceedings of the 7th International IEEE EMBS Conference on Neural Engineering, (NER-2015), 22.4.-24.4.2015, Montpellier, IEEE, pages 102-105, Apr/2015.
Generalizing, Decoding, and Optimizing Support Vector Machine Classification
Mario Michael Krell
pages 256, Bremen, Mar/2015. University of Bremen.
New one-class classifiers based on the origin separation approach
Mario Michael Krell, Hendrik Wöhrle
In Pattern Recognition Letters, Elsevier, volume 53, pages 93-99, Feb/2015.
Spatio-temporal Comparison between ERD/ERS and MRCP-based Movement Prediction
Anett Seeland, Laura Manca, Frank Kirchner, Elsa Andrea Kirchner
In Proceedings of the 8th International Conference on Bio-inspired Systems and Signal Processing (BIOSIGNALS-15), (BIOSIGNALS-15), 12.1.-15.1.2015, Lisbon, ScitePress, pages 219-226, Jan/2015.
Intrinsische Intentionserkennung in Technischen Systemen
Elsa Andrea Kirchner
Editors: Steffen Hölldobler
In GI-Edition: Lecture Notes in Informatics, Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2014, Bonner Köllen Verlag, pages 119-128, 2015. ISBN: 978-3-88579-419-6.
Learning from the past: post processing of classification scores to find a more accurate and earlier movement prediction
Sirko Straube, David Feess, Anett Seeland
Editors: Jose Luis Pons, Rovira Pedro Encarnacao, Ana Rita Londral
In Neurotechnology, Electronics, and Informatics: Revised Selected Papers from Neurotechnix 2013, Springer International Publishing, series Springer Series in Computational Neuroscience, volume 13, pages 91-107, 2015. ISBN: 978-3-319-15997-3.
Online Adaptation of a Man-Machine Interface with Respect to Task Engagement and Task Load
Elsa Andrea Kirchner, Su-Kyoung Kim, Hendrik Wöhrle, Marc Tabie, Johannes Teiwes, Frank Kirchner
In Proceedings of the 11. Berliner Werkstatt Mensch-Maschine-Systeme (BWMMS), 2015, (BWMMS), 07.10.-09.10.2015, Berlin, BWMMS, 2015.

2014

Correction of Robot Behavior based on Brain State Analysis
Su-Kyoung Kim
series DFKI Documents, volume 14-07, pages 19, Nov/2014. DFKI GmbH, Universität Bremen.
Predictions of Movements by Online Analysis of Electroencephalogram with Dataflow Accelerators
Hendrik Wöhrle, Johannes Teiwes, Marc Tabie, Anett Seeland, Elsa Andrea Kirchner, Frank Kirchner
series DFKI Documents, volume 14-07, pages 10, Nov/2014. DFKI GmbH, Universität Bremen.
Prediction of Movements by Online Analysis of Electroencephalogram with Dataflow Accelerators
Hendrik Wöhrle, Johannes Teiwes, Marc Tabie, Anett Seeland, Elsa Andrea Kirchner, Frank Kirchner
In International Congress on Neurotechnology, Electronics and Informatics, (NEUROTECHNIX), 25.10.-26.10.2014, Rome, SpringerSCITEPRESS – Science and Technology Publications, Oct/2014.
Reconfigurable Dataflow Hardware Accelerators for Machine Learning and Robotics
Hendrik Wöhrle, Johannes Teiwes, Mario Michael Krell, Anett Seeland, Elsa Andrea Kirchner, Frank Kirchner
In Proceedings of European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, (ECML PKDD-2014), 15.9.-19.9.2014, Nancy, Springer, pages 129-138, Sep/2014.
Generalizing, Optimizing, and Decoding Support Vector Machine Classification
Mario Michael Krell, Sirko Straube, Hendrik Wöhrle, Frank Kirchner
In European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, (ECML PKDD-14), 15.9.-19.9.2014, Nancy, o.A., Sep/2014.
Processing of Physiological Data on FPGAs using reSPACE
Hendrik Wöhrle, Johannes Teiwes, Mario Michael Krell, Elsa Andrea Kirchner
In Passive BCI Community Meeting, (BCI-2014), 16.7.-18.7.2014, Delmenhorst, Hanse Wissenschaft Kolleg, Jul/2014.
Our Tools for Large Scale or Embedded Processing of Physiological Data
Mario Michael Krell, Elsa Andrea Kirchner, Hendrik Wöhrle
In Passive BCI Community Meeting, (BCI-14), 16.7.-18.7.2014, Delmenhorst, o.A., Jul/2014.
Introduction to the Signal Processing and Classification Environment pySPACE
Mario Michael Krell
In PyData Berlin 2014, 25.7.-27.7.2014, Berlin, o.A., Jul/2014.
Embedded Brain Reading - Passive and Active Support for Robotic Applications
Elsa Andrea Kirchner
In Passive BCI Community Meeting, (BCI-2014), 16.7.-18.7.2014, Delmenhorst, o.A., Jul/2014.
Signal Processing and Machine Learning on Reconfigurable Hardware
Hendrik Wöhrle, Johannes Teiwes
In Proceedings of the RIC Project Day Workgroups "Electronic Design" and "Mechatronic Design", 24.7.2014, Bremen, Selbstverlag, series DFKI Documents, volume 14-05, pages 48-49, Jul/2014. DFKI Robotics Innovation Center Bremen. DFKI GmbH. ISBN: ISSN 0946-0098.
On the effectiveness of ICA based eye artifact removal from EEG windows of different lengths
Foad Ghaderi, Elsa Andrea Kirchner
In The 11th International Conference on Biomedical Engineering, (BioMed-14), 23.6.-25.6.2014, Zürich, o.A., Jun/2014.
Balanced Relative Margin Machine -The missing piece between FDA and SVM classification
Mario Michael Krell, David Feess, Sirko Straube
In Pattern Recognition Letters, Elsevier, volume 41, pages 43-52, May/2014.
How to evaluate an agents behaviour to infrequent events? - Reliable performance estimation insensitive to class distribution
Sirko Straube, Mario Michael Krell
In Frontiers in Computational Neuroscience, frontiers, volume 8, number 43, pages o.A., Apr/2014.
Runtime Calibration of online EEG based Movement Prediction using EMG Signals
Marc Tabie, Hendrik Wöhrle, Elsa Andrea Kirchner
In BIOSIGNALS 2014 - Proceedings of the International Conference on Bio-inspired Systems and Signal Processing, (BIOSIGNALS-2014), 03.3.-06.3.2014, Angers, SCITEPRESS Digital Library, Mar/2014.
Effects of eye artifact removal methods on single trial P300 detection, a comparative study
Foad Ghaderi, Su-Kyoung Kim, Elsa Andrea Kirchner
In Journal of Neuroscience Methods, Elsevier, volume Volume 221, pages 41-47, Jan/2014.
Online Detection of P300 related Target Recognition Processes During a Demanding Teleoperation Task
Hendrik Wöhrle, Elsa Andrea Kirchner
In Proceedings of the International Conference on Physiological Computing Systems, (PHYCS-14), 07.1.-09.1.2014, Lissabon, Scitepress Digital Library, Jan/2014.
Multimodal Movement Prediction - Towards an Individual Assistance of Patients
Elsa Andrea Kirchner, Anett Seeland, Marc Tabie
In PLoS ONE, Public Library of Science, volume 9, number 1, pages e85060, 2014.
Online Classifier Adaptation for the Detection of P300 Target Recognition Processes in a Complex Teleoperation Scenario
Hendrik Wöhrle, Elsa Andrea Kirchner
In Physiological Computing Systems, Springer, LCNS, pages 105-119, 2014. ISBN: 978-3-662-45685-9.

2013

On the Applicability of Brain Reading for Predictive Human-Machine Interfaces in Robotics
Elsa Andrea Kirchner, Su-Kyoung Kim, Sirko Straube, Anett Seeland, Hendrik Wöhrle, Mario Michael Krell, Marc Tabie, Manfred Fahle
In PLoS ONE, Public Library of Science, volume 8, number 12, pages e81732, Dec/2013.
pySPACE - a signal processing and classification environment in Python
Mario Michael Krell, Sirko Straube, Anett Seeland, Hendrik Wöhrle, Johannes Teiwes, Jan Hendrik Metzen, Elsa Andrea Kirchner, Frank Kirchner
In Frontiers in Neuroinformatics, frontiers, volume 7, number 40, pages 1-11, Dec/2013.
A Comparison of Effective Connectivity Methods Using Different Performance Metrics
Su-Kyoung Kim, Suraj Kumar Sanga, Elsa Andrea Kirchner
In Proceedings of the 6th International IEEE EMBS Conference on Neural Engineering, (NER-2013), 06.11.-08.11.2013, San Diego, CA, o.A., pages 823-826, Nov/2013.
Online Movement Prediction in a Robotic Application Scenario
Anett Seeland, Hendrik Wöhrle, Sirko Straube, Elsa Andrea Kirchner
In Proceedings of the 6th International IEEE EMBS Conference on Neural Engineering, (NER-2013), 06.11.-08.11.2013, San Diego, CA, o.A., pages 41-44, Nov/2013.
Human Force Discrimination during Active Arm Motion for Force Feedback Design
Shams Feyzabadi, Sirko Straube, Michele Folgheraiter, Elsa Andrea Kirchner, Su-Kyoung Kim, Jan Albiez
In IEEE Transactions on Haptics, oA, volume 6, number 3, pages 309-319, Nov/2013.
Classifier Transferability in the Detection of Error Related Potentials from Observation to Interaction
Su-Kyoung Kim, Elsa Andrea Kirchner
In Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, (SMC-2013), 13.10.-16.10.2013, Manchester, IEEE, pages 3360-3365, Oct/2013.
An adaptive and efficient spatial filter for event-related potentials
Foad Ghaderi, Sirko Straube
In Proceedings of European Signal Processing Conference, (EUSIPCO-2013), 09.9.-13.9.2013, Marrakesh, o.A., Sep/2013.
Striving for better and earlier movement prediction by postprocessing of classification scores
Sirko Straube, Anett Seeland, David Feess
In Proceedings of the Neurotechnix 2013, (NEUROTECHNIX-2013), 18.9.-20.9.2013, Vilamoura, SCITEPRESS, pages 13-20, Sep/2013. ISBN: 978-989-8565-80-8.
A Dataflow-Based Mobile Brain Reading System on Chip with Supervised Online Calibration
Hendrik Wöhrle, Johannes Teiwes, Mario Michael Krell, Elsa Andrea Kirchner, Frank Kirchner
In Congress Proceedings (http://www.neurotechnix.org/), (NEUROTECHNIX-2013), 18.9.-20.9.2013, Vilamoura, SCITEPRESS Digital Library, Sep/2013.
Joint spatial and spectral filter estimation for single trial detection of Event Related potentials
Foad Ghaderi
In IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Proceeding, (MLSP-2013), 22.9.-25.9.2013, Southhampton, o.A., Sep/2013.
Memory and Processing Efficient Formula for Moving Variance Calculation in EEG and EMG Signal Processing
Mario Michael Krell, Marc Tabie, Hendrik Wöhrle, Elsa Andrea Kirchner
In Proceedings of International Congress on Neurotechnology, Electronics and Informatics, (NEUROTECHNIX-2013), 19.9.-20.9.2013, Vilamoura, SCITEPRESS Digital Library, pages 41-45, Sep/2013.
EEG in Dual-Task Human-Machine Interaction: On the Feasibility of EEG based Support of Complex Human-Machine Interaction
Elsa Andrea Kirchner, Su-Kyoung Kim, Manfred Fahle
In Perception, o.A., volume 42 ECVP Abstract Supplement, pages 220-220, Aug/2013.
Looking at ERPs from Another Perspective: Polynomial Feature Analysis
Sirko Straube, David Feess
In Perception - ECVP Abstract Supplement, (ECVP-2013), 25.8.-29.8.2013, Bremen, Pion Ltd., volume 42, pages 220, Aug/2013.
Comparison of distributed source localization methods for EEG data
Anett Seeland, Sirko Straube, Frank Kirchner
In Perception - ECVP Abstract Supplement, (ECVP-2013), 25.8.-29.8.2013, Bremen, Pion Ltd., volume 42, pages 220, Aug/2013.
Comparison of Sensor Selection Mechanisms for an ERP-Based Brain-Computer Interface
David Feess, Mario Michael Krell, Jan Hendrik Metzen
In PLoS ONE, Public Library of Science, volume 8, number 7, pages e67543, Jul/2013.
Towards Formalization of Embedded Brain Reading
Elsa Andrea Kirchner, Rolf Drechsler
In Design, Automation & Test in Europe 2013, (DATE-2013), 18.3.-22.3.2013, Grenoble, o.A., Mar/2013.
Towards Assistive Robotics for Home Rehabilitation
Elsa Andrea Kirchner, Jan Albiez, Anett Seeland, Mathias Jordan, Frank Kirchner
In Proceedings of the 6th International Conference on Biomedical Electronics and Devices, (BIODEVICES-13), 11.2.-14.2.2013, Barcelona, o.A., Feb/2013.
An EMG-based assistive orthosis for upper limb rehabilitation
Luis Manuel Vaca Benitez, Niels Will, Marc Tabie, Steffen Schmidt, Elsa Andrea Kirchner, Jan Albiez
In International Conference on Biomedical Electronics and Devices, (BIODEVICES-2013), 11.2.-14.2.2013, Barcelona, o.A., Feb/2013.
Single Trial ERP detection Exploiting Sparsity in Time
Foad Ghaderi
In Proceedings of the International Biomedical and Astronomical Signal Processing (BASP) Frontiers Workshop, (BASP-2013), 27.1.-01.2.2013, Villars-sur-Ollon, o.A., pages 62, Feb/2013.
Periodic Spatial Filter for Single Trial Classification of Event Related Brain Activity
Foad Ghaderi, Elsa Andrea Kirchner
In Proceedings of the 10th International Conference on Biomedical Engineering, (BioMed-2013), 13.2.-15.2.2013, Innsbruck, o.A., Feb/2013.
EMG Onset Detection - Comparison of different methods for a movement prediction task based on EMG
Marc Tabie, Elsa Andrea Kirchner
In In Proceedings of the 6th International Conference on Bio-inspired Systems and Signal Processing, (BIOSIGNALS-2013), 11.2.-14.2.2013, Barcelona, o.A., Feb/2013.
A Framework for High Performance Embedded Signal Processing and Classification of Psychophysiological Data
Hendrik Wöhrle, Johannes Teiwes, Elsa Andrea Kirchner, Frank Kirchner
In APCBEE Procedia, (ICBET-2013), 19.5.-20.5.2013, Kopenhagen, Elsevier, 2013.
Learning in Compressed Space
Alexander Fabisch, Yohannes Kassahun, Hendrik Wöhrle, Frank Kirchner
In Neural Networks, Elsevier, volume 42, pages 83-93, 2013.

2012

Preliminary results on P300 detection using machine learning when modulating task reaction time
Su-Kyoung Kim, Elsa Andrea Kirchner
In Proceedings of the 18th Annual Meeting of the Organization for Human Brain Mapping, (OHBM-2012), 10.6.-14.6.2012, Bejing, o.A., Jun/2012.
EEG in Dual-Task Human-Machine Interaction: Target Recognition and Prospective Memory
Elsa Andrea Kirchner, Su-Kyoung Kim
In Proceedings of the 18th Annual Meeting of the Organization for Human Brain Mapping, (OHBM-12), 10.6.-14.6.2012, Beijing, o.A., Jun/2012.
Measuring the Improvement of the Interaction Comfort of a Wearable Exoskeleton
Michele Folgheraiter, Mathias Jordan, Sirko Straube, Anett Seeland, Su-Kyoung Kim, Elsa Andrea Kirchner
In International Journal of Social Robotics, Springer Netherlands, volume 4, number 3, pages 285-302, Mar/2012.
Learning Parameters of Linear Models in Compressed Parameter Space
Yohannes Kassahun, Hendrik Wöhrle, Alexander Fabisch, Marc Tabie
Editors: Alessandro E. Villa, Włodzisław Duch, Péter Érdi, Francesco Masulli, Günther Palm
In Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2012, Springer, series Lecture Notes in Computer Science, volume 7553, pages 108-115, 2012. ISBN: 978-3-642-33265-4.

2011

Choosing an Appropriate Performance Measure: Classification of EEG-Data with Varying Class Distribution
Sirko Straube, Jan Hendrik Metzen, Anett Seeland, Mario Michael Krell, Elsa Andrea Kirchner
In Proceedings of the 41st Meeting of the Society for Neuroscience 2011, (Neuroscience-2011), 12.11.-16.11.2011, Washington, DC, o.A., Nov/2011.
Minimizing Calibration Time for Brain Reading
Jan Hendrik Metzen, Su-Kyoung Kim, Elsa Andrea Kirchner
In Proceedings of the 33rd Annual Symposium of the German Association for Pattern Recognition, (DAGM-11), 30.8.-02.9.2011, Frankfurt / Main, o.A., pages 366-375, Sep/2011. ISBN: 978-3-642-23122-3.
Rapid Adaptation of Brain Reading Interfaces based on Threshold Adjustment
Jan Hendrik Metzen, Elsa Andrea Kirchner
In Proceedings of the 2011 Conference of the German Classification Society, (GfKI-2011), 30.8.-02.9.2011, Frankfurt / Main, o.A., pages 138-138, Sep/2011.
On Transferring Spatial Filters in a Brain Reading Scenario
Jan Hendrik Metzen, Su-Kyoung Kim, Timo Duchrow, Elsa Andrea Kirchner, Frank Kirchner
In Proceedings of the 2011 IEEE Workshop on Statistical Signal Processing, (SSP-2011), 28.6.-30.6.2011, Nice, o.A., pages 797-800, Jun/2011. ISBN: 978-1-4577-0569-4.

2010

Towards Operator Monitoring via Brain Reading - An EEG-based Approach for Space Applications
Elsa Andrea Kirchner, Hendrik Wöhrle, Constantin Bergatt, Su-Kyoung Kim, Jan Hendrik Metzen, David Feess, Frank Kirchner
In Proceedings of the 10th International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space, (iSAIRAS-10), 29.8.-01.9.2010, Sapparo, o.A., pages 448-455, Sep/2010.

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zuletzt geändert am 04.01.2024