장산 뇌혁신데이터랩

The Future of Brain–Computer Interfaces - IEEE PulseTechnology that allows the human brain to communicate with an external device can help patients with some of the most severe neurological issues. Continue Reading The Future of Brain–Computer Interfaceswww.embs.org The Future of Brain–Computer Interfaces저자 : Zara Abrams 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술 개요BCI는 뇌와 외부 장치 간의 신호 교환을 가능하게 하여, 심각한 신경학적 문제를 가진 환자들에..

Motor neuroprosthesis implanted with neurointerventional surgery improves capacity for activities of daily living tasks in severBackground Implantable brain–computer interfaces (BCIs), functioning as motor neuroprostheses, have the potential to restore voluntary motor impulses to control digital devices and improve functional independence in patients with severe paralysis due tojnis.bmj.com  Mot..

Brain-Computer Interfaces: Principles and Practice저자 : Jonathan Wolpaw, Elizabeth Winter Wolpaw지난 15년 동안 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 연구 및 개발 분야에서 눈에 띄는 성장이 이루어졌다. 이러한 성장은 다양한 요인에서 비롯되었다.첫 번째 요인은, 이제 저렴한 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어가 제공되어 BCI에 필수적인 복잡하고 고속의 뇌 활동 분석을 지원할 수 있게 되었다는 점이다.두 번째 요인은, 뇌 신호의 특성과 기능적 상관관계에 대한 새로운 정보의 풍부함과, 단기 및 장기 신호 기록 방법의 개선을 포함한 중추신경계에 대한 이해의 증대이다.세 번째 요인은, 아마도 가장 중요한 요인은 뇌성마비, 척수 손상, 뇌졸중, 루게릭..

Deep Learning in EEG: Advance of the Last Ten-Year Critical Period저자 : Shu Gong , Kaibo Xing, Andrzej Cichocki , Junhua Li딥러닝은 음성 인식과 컴퓨터 비전을 비롯한 다양한 분야에서 뛰어난 성과를 거두었다. 상대적으로 뇌파(EEG) 연구에서는 딥러닝의 적용이 적었지만, 지난 10년 동안 상당한 발전이 이루어졌다. 그러나 EEG에서의 딥러닝 연구를 종합적으로 다루는 포괄적인 리뷰가 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 최근의 연구 동향을 정리하고 향후 발전 가능성을 조망하는 것을 목표로 한다.먼저, EEG 신호에서의 잡음 제거(artifact removal) 기법을 간략히 소개한 후, EEG 처리 및 분류에 사용되는..