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Projekt: Brain-Computer Interfacing

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#40007 / #3

SS 2017 - WS 2017/18

English

Project: Brain-Computer Interfacing
Projekt: Brain-Computer Interfacing

9

Blankertz, Benjamin

Benotet

Portfolioprüfung

English

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

34355200 FG S-Professur Neurotechnologie

Keine Angabe

Kontakt


MAR 4-3

Wagner vom Berg, Gabriel Leander

contact@neuro.tu-berlin.de

https://www.tu.berlin/neuro/studium-lehre/lehrveranstaltungen

Lernergebnisse

Students having successfully participate in this module are capable of independently - pursue investigations in the field of EEG analysis that are relevant for Brain-Computer Interface research, - plan and conduct the required experimental studies, - evaluate the acquired data using statistical methods, and - interpret the results and present them in a scientific way. This course conveys predominantly professional (25%), methods (50%), social (20%), systemic (5%) skills.

Lehrinhalte

This projects conveys experimental competences of neurotechnology exemplary. Moreover, theoretical skills in signal processing and machine learning are trained practically in hands-on experiments with self acquired data. A typical project is as follows: work out an experimental design for a given hypothesis; implement the experiment and conduct a study (including the acquisition of physiological data) with about 6 participants; investigate the acquire data with standard analysis methods and techniques from machine learning; put the results into perspective given the state-of-the-art and present them as a talk in a written report. Projects are performed in groups of 2 to 4 students. Note: This project is about the practical aspects of Brain-Computer Interfaces. The background about this field of research is given in the lecture "Brain-Computer Interfacing".

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Brain-Computer InterfacingPJ3435 L 504WiSe/SoSeKeine Angabe6
ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Brain-Computer Interfacing (PJ):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Ausarbeitung der Ergebnisse (Referat/schriftliche Ausarbeitung)1.040.0h40.0h
Experimente vorbereiten und durchführen (mit Betreuung; gruppenweise!)16.05.0h80.0h
Individual- und Gruppenarbeit (Datenanalyse)1.0100.0h100.0h
Individual- und Gruppenarbeit (Recherche, Konzepte)1.038.0h38.0h
Präsenzzeit (Plenumteile)6.02.0h12.0h
270.0h(~9 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 270.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 9 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Some teacher centered introduction to BCI studies, presentation of project topics and introduction to the computational investigation of neural data. The main part of the course is done in group work (2-4 students) with a specialization of each group member: Literature recherche, clarification of the point of investigation (hypotheses), planning and conducting an EEG- or NIRS-study (about 6 participants) and possibly additionally a behavioral experiment; independent investigation of the acquired data using algorithms of signal processing and machine learning; presentation and discussion of results. --- --- --- Frontalunterricht im Plenum: Einführung in die Thematik; Vorstellung der zur Auswahl stehenden Themen; Einführung in die computergestützte Auswertung neuronaler Daten. In kleinen Arbeitsgruppen (2-4 Personen) aber mit Spezialisierung der Gruppenmitglieder: Literaturarbeit, Präzisierung der vorgegebenen Fragestellung, Planung und Durchführung eines EEG- oder NIRS-Experiments (ca. 6 Probanden) und ggf. eines Verhaltensexperiments unter Anleitung eines Assistenten; selbstständige Auswertung der gewonnenen Daten mit Hilfe von Algorithmen der digitalen Signalverarbeitung und des Maschinellen Lernens; adäquate Präsentation und Diskussion der erzielten Resultate im Plenum.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Programming skills (Matlab/Octave) and basic knowledge in signal processing and machine learning is required. Having participated in the lecture Brain-Computer Interfacing before is helpful but not required. --- --- -- Programmierfähigkeit (Matlab/Octave) und Grundkenntnisse aus dem Bereich Signalverarbeitung und Klassifikation werden vorausgesetzt. Die voherige Teilnahme an der Vorlesung Brain-Computer Interfacing ist hilfreich.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolio examination

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

English

Prüfungselemente

NamePunkteKategorieDauer/Umfang
(Deliverable assessment) Code for data analysis and stimulus presentation20praktischsemesterbegleitend
(Deliverable assessment) Presentation of results as a talk20mündlich30 min
(Deliverable assessment) Written report 20schriftlichabout 15 pages
(Learning process review) Practical laboratory work including protocols40praktischsemesterbegleitend

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 1: Fak IV (1)«

Gesamtpunktzahl1.01.31.72.02.32.73.03.33.74.0
100.0pt86.0pt82.0pt78.0pt74.0pt70.0pt66.0pt62.0pt58.0pt54.0pt50.0pt

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

The grade is determined according to § 47 (2) AllgStuPO with the grading system 1 of faculty IV. * Code for data analysis and stimulus presentation (20%): The code is evaluated according to programming style, effectiveness and documentation. * Practical laboratory work including protocols (40%): The practical work is assessed according to the quality of the acquired signals; the interaction with the participants; the elaborateness in the usage of equipment; the protocols * Presentation of results as a talk (20%): The talk is assessed according to content, clarity in structure, clear design of slides, contact to listeners, way of speaking, appropriate answering of questions. * Written report (20%): The report is evaluated according to the criteria for a scientific paper with the structure: Introduction to the field including a review of state-of-the-art; Description of experimental design and hypotheses; Description of Material and Methods; Presentation of results and discussion; Conclusion.

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Winter- und Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 20.

Anmeldeformalitäten

Registration at the respective course in the information system at https://isis.tu-berlin.de, or at the secretary MAR 4-3: Imke Weitkamp <imke.weitkamp@tu-berlin.de>, room 4.042 in the building Marchstr. 23.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Blankertz B, Lemm S, Treder MS, Haufe S, Müller KR, Single-trial analysis and classification of ERP components - a tutorial Neuroimage, 56:814-825, 2011.
Blankertz B, Tomioka R, Lemm S, Kawanabe M, Müller KR, Optimizing Spatial Filters for Robust EEG Single-Trial Analysis IEEE Signal Process Mag, 25(1):41-56, 2008.
Wolpaw JR and Wolpaw LW (eds), Brain-Computer Interfaces - Principles and Practice, Oxford University Press 2012.

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Keine Angabe