Sp:AI:ke

Zusammenfassung

Im Rahmen des Sp:AI:ke-Projektes soll eine vollständige Verarbeitungskette für neuronale Signale von der Elektrode bis zum neuronalen Dekoder entwickelt werden.

Das System soll letztendlich Bewegungsabsichten aus der Gehirnaktivität erkennen, die dann in Zukunft etwa für Prothesensteuerung (z.B. zur Neutralisierung von Muskelzittern) verwendet werden können.

Laufzeit

Projektstart 01.05.2022
Projektende 31.04.2024

Das Ziel

Bewegungsabsichten aus neuronalen Signalen erkennen und für weitere Verwendung aufbereiten

Weiterführende Links

Präsentationsfolien des DeepChip-2023-Vortrages

Projektpartner

Universität Duisburg-Essen

Ruhr-Universität Bochum

Publikationen

  • Erbslöh, Andreas; Buron, Leo; Ur-Rehman, Zia; Musall, Simon; Hrycak, Camilla; Löhler, Philipp; Klaes, Christian; Seidl, Karsten; Schiele, Gregor
    Technical survey of end-to-end signal processing in BCIs using invasive MEAs
    In: Journal of Neural Engineering, Jg. 21, 2024, Nr. 5, 051003 
    DOI
  • Erbslöh, Andreas; Hain, Horst-Udo; Buron, Leo; Vegesna, Sahitya; Schiele, Gregor; Schmidt, Heidemarie
    Comparison of AI-enhanced Spike Sorting with Digital Autoencoders and Analog Memristors
    In: Proceedings of Workshop Biosignals / Workshop Biosignals; 28.02- 01.03.2024; Göttingen / Georg-August-Universität Göttingen (Hrsg.). Göttingen: Georg-August-Universität Göttingen, 2024 
    DOI
  • Buron, Leo; Erbslöh, Andreas; Seidl, Karsten; Schiele, Gregor; Seidl, Karsten; Ur-Rehman, Zia; Klaes, Christian
    Deep.Neural.Signal.Pre-Processor-Towards Development of AI-enhanced End-To-End BCIs
    In: Current Directions in Biomedical Engineering, Jg. 9, 2023, Nr. 1, S. 471 – 474
    DOI