BCI / Rennen mit Gedankensteuerung
Ebrainers
Ungarn
Über das Team
Wir sind die Ebrainers, ein Team der Fakultät für Informationstechnologie und Bionik der Katholischen Universität Pázmány Péter. Unser Ziel ist es, ein Brain-Computer-Interface-System zu entwickeln, das es Menschen mit Tetraplegie ermöglicht, digitale Geräte mit ihrer Willenskraft zu steuern.
Wir sind stolz darauf, dass wir in weniger als 5 Jahren ein komplettes und zuverlässiges System von Grund auf aufgebaut haben. Wir hoffen, dass unsere Arbeit andere dazu inspirieren wird, Großes für die Menschheit zu schaffen.
Die Hauptentwickler unseres Teams sind András Adolf und Csaba Köllőd, die beide Doktoranden an der Universität sind. Sie arbeiten unter der Leitung von István Ulbert.
Über die Pilotin, den Piloten
Zoltán Csortos - Pilot:
Zoltán Csortos ist ein BCI-Pilot, der von Neugier und Liebe zum Programm angetrieben wird. Er wurde 2019 zum ersten Mal aktiv und trainiert seither mit kleinen Unterbrechungen unermüdlich. Er genießt die Herausforderung und das emotionale Engagement, die mit dem BCI-Training und den Wettkämpfen verbunden sind. Zoltáns Hauptziel bei Wettkämpfen ist es, die Ergebnisse aus dem Training zu wiederholen, obwohl er weiß, dass seine größte Herausforderung darin besteht, unter dem Druck des Wettkampfs konzentriert zu bleiben.
Vor seinem lebensverändernden Unfall im Jahr 2007, bei dem er querschnittsgelähmt wurde, führte Zoltán ein aktives Leben, arbeitete in der öffentlichen Verwaltung und trieb regelmäßig Sport. Jetzt lebt er in einer Einrichtung und ist sehr an seine täglichen Routinen gebunden. Außerhalb des BCI geht er gerne ins Theater und besucht mit Freunden Fußballspiele.
Zoltán steht vor der ständigen Herausforderung, sein tägliches Leben an die Einschränkungen seiner Krankheit anzupassen. Für die Zukunft hofft er, dass die BCI-Forschung zu einfacheren Hilfsmitteln führt, die in den Alltag integriert werden können und eine bessere Zugänglichkeit bieten.
Über das Gerät
Wir verwenden ein BrainProducts EEG-Verstärkersystem mit 64 Kanälen für die Signalerfassung, gefolgt von unserem eigens entwickelten, in Python geschriebenen Signalverarbeitungscode. Nach der Filterung von Artefakten und der Signalverarbeitung wird ein neuronales Netzwerk verwendet, um die Absicht des Piloten korrekt zu klassifizieren.
Weitere Informationen finden Sie in unseren neuesten Veröffentlichungen zu diesem Thema:
- https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/2326263X.2023.2254463
- https://www.mdpi.com/2079-9292/12/12/2743