Gedistribueerde signaalverwerkingsalgoritmen voor draadloze EEG sensornetwerken met toepassingen in gehoor-gebaseerde brein-computer interfaces.

Electroencephalografie (EEG) is een goedkope, niet-invasieve neuromonitoring techniek om hersenpotentialen te meten. Recentelijk werd het concept van draadloze EEG sensornetwerken (DESNs) voorgesteld, waarbij een groot aantal draadloze EEG nodes op het hoofd worden geplaatst, en waarbij elke node een lokale chip heeft voor signaalverwerking (SVW). Omdat ze mogelijkheden bieden voor extreme miniaturisatie en laagvermogen systeemontwerp, wordt er verwacht dat deze DESNs een belangrijke technologie zullen zijn in het ontwerp van permanent-draagbare EEG systemen. Omdat draadloze communicatie de meest energieverslindende component is, is het cruciaal dat de datatransmissie geminimaliseerd wordt. Daarom zullen we nieuwe gedistribueerde algoritmen ontwikkelen om meerkanaals EEG-SVW taken uit te voeren, waarbij een energie-inefficiente centralizering van data wordt vermeden. We focussen op algoritmen voor artifactverwijdering en voor extractie van hersenresponsies, in het bijzonder voor twee verschillende gehoor-gebaseerde brein-computer interfaces.

Trefwoorden:draadloze EEG sensornetwerken, gehoor-gebaseerde, brein-computer interfaces, Gedistribueerde signaalverwerkingsalgoritmen

Disciplines:Metallurgie