Moses - Projekt: Brain-Computer Interfacing

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Modul / Version
#40007 / #7

Gültigkeit
Seit SoSe 2025

Verfügbare Sprache(n)
Deutsch, Englisch

Titel des Moduls
Project: Brain-Computer Interfacing
Projekt: Brain-Computer Interfacing

Leistungspunkte
9

Modulverantwortliche*r
Blankertz, Benjamin

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Portfolioprüfung

Lehrsprache(n)
Englisch

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

Fachgebiet
34355200 FG S-Professur Neurotechnologie

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
MAR 4-3

Ansprechpartner*in
Wagner vom Berg, Gabriel Leander

E-Mail-Adresse
contact@neuro.tu-berlin.de

Webseite

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

Lernergebnisse

Die Absolventinnen und Absolventen dieses Moduls können - Fragestellungen aus dem Bereich der EEG-Analyse, die für Brain-Computer Interfacing relevant sind, selbstständig bearbeiten, - dazu notwendige Laborexperimente planen und durchführen, - die Daten auswerten und - ihre Ergebnisse interpretieren und wissenschaftlich präsentieren.

Lehrinhalte

In diesem Projekt werden die experimentellen Kompetenzen des Forschungsgebietes exemplarisch vermittelt. Darüberhinaus werden die theoretischen Fähigkeiten in Signalverarbeitung und Klassifikation praktisch an Hand selbst ausgenommener Daten umgesetzt und eingeübt. Bitte beachten: In diesem Projekt geht es um die praktischen Aspekte von Brain-Computer Interfaces. Der Hintergrund und die Techniken dieses Forschungsgebietes werden in der Vorlesung "Brain-Computer Interfacing" vermittelt.

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Brain-Computer Interfacing	PJ	3435 L 504	k.A.	en	6

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Brain-Computer Interfacing (PJ):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	6.0h	90.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	12.0h	180.0h
			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

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:

Vor der Teilnahme an diesem Projekt muss die Vorlesung Brain-Computer Interfacing (3435 L 501) erfolgreich absolviert worden sein. Programmierfähigkeit (Matlab/Octave) und Grundkenntnisse aus dem Bereich Signalverarbeitung und Klassifikation werden vorausgesetzt.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

Englisch

Prüfungselemente

Name	Punkte	Kategorie	Dauer/Umfang
Abschlussbereicht	20	schriftlich	ca 15 Seiten
Praktische Laborarbeit und Arbeitsprotokolle	40	praktisch	semesterbegleitend
Präsentation der Ergebnisse	20	mündlich	30 min
Programmiercode für Datenanalyse und Stimuluspräsentation	20	praktisch	semesterbegleitend

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 1: Fak IV (1)«

Gesamtpunktzahl	1.0	1.3	1.7	2.0	2.3	2.7	3.0	3.3	3.7	4.0
100.0pt	86.0pt	82.0pt	78.0pt	74.0pt	70.0pt	66.0pt	62.0pt	58.0pt	54.0pt	50.0pt

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Die Note wird nach § 47 (2) AllgStuPO mit dem Notenschlüssel 1 der Fakultät IV berechnet. * Programmiercode für Datenanalyse und Stimuluspräsentation (20%): Der Programmcode wird nach Stil, Effizienz und Dokumentation bewertet. * Praktische Laborarbeit und Arbeitsprotokolle (40%): Die praktische Arbeit wird bewertet anhand der Qualität der aufgenommenen Signale; der Zusammenarbeit der Teilnehmer; die Professionalität in der Benutzung der Geräte; den Protokollen. * Präsentation der Ergebnisse (20%): Die Präsentation wird bewertet anhand des Inhalts, der Klarheit der Struktur, dem Layout und Design der Folien, der Einbindung der Zuhörer, Sprachstil, Beantwortung von Fragen. * Abschlussbereicht (20%): Der Bericht wird benotet anhand der Anforderungen an einen wissenschaftlichen Artikel: Einleitung und State-Of-The-Art, Versuchsbeschreibung und Hypothesen, Beschreibung von Material und Methoden, Präsentation der Ergebnisse und Diskussion, Schulssfolgerungen.

Dauer des Moduls

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

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Unregelmässig.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 12.

Anmeldeformalitäten

Anmeldung über Frau Imke Weitkamp <imke.weitkamp@tu-berlin.de> (Sekr. MAR 4-4) oder https://isis.tu-berlin.de.

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

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Computer Engineering (M. Sc.)	1	4	SoSe 2025	SoSe 2025
Computer Science (Informatik) (M. Sc.)	1	2	SoSe 2025	SoSe 2025
Elektrotechnik (M. Sc.)	1	3	SoSe 2025	SoSe 2025
Wirtschaftsingenieurwesen (M. Sc.)	1	2	SoSe 2025	SoSe 2025

Sonstiges

Keine Angabe