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Licensed Unlicensed Requires Authentication Published by De Gruyter March 17, 2008

Exploring Virtual Environments with an EEG-based BCI through Motor Imagery / Erkundung von virtuellen Welten durch Bewegungsvorstellungen mit Hilfe eines EEG-basierten BCI

R Leeb, R Scherer, C Keinrath, C Guger and G Pfurtscheller
From the journal

Abstract

In this paper, we describe the possibility of navigating in a virtual environment using the output signal of an EEG-based Brain-Computer Interface (BCI). The graphical capabilities of virtual reality (VR) should help to create new BCI-paradigms and improve feedback presentation. The objective of this combination is to enhance the subject's learning process of gaining control of the BCI. In this study, the participant had to imagine left or right hand movements while exploring a virtual conference room. By imaging a left hand movement the subject turned virtually to the left inside the room and with right hand imagery to the right. In fact, three trained subjects reached 80% to 100% BCI classification accuracy in the course of the experimental sessions. All subjects were able to achieve a rotation in the VR to the left or right by approximately 45° during one trial.

Zusammenfassung

In dieser Arbeit wird die Möglichkeit der Navigation innerhalb einer virtuellen Welt unter Verwendung eines EEG-basierten Brain-Computer Interface (BCI) präsentiert. Die graphischen Fähigkeiten von Virtuellen Realitäten (VR) sollen dabei helfen neue BCI-Paradigmen zu entwicklen und die Art der Feedbackpräsentation zu verbessern. Das Ziel dieser Kombination ist es, den Lernprozess der Versuchsperson zu fördern, um eine bessere BCI-Kontrolle zu erreichen. In dieser Arbeit hatten die Probanden sich entweder eine linke oder rechte Handbewegung vorzustellen, während ein virtueller Konferenzraum erkundet wurde. Durch die Vorstelleung einer linken Handbewegung wurde die Versuchsperson virtuell im Raum nach links und durch die Vorstellung einer rechten Handbewegung nach rechts gedreht. Drei trainierte Probanden erreichten eine BCI–Klassifikationsgenauigkeit zwischen 80% und 100% im Verlauf der Messungen. Alle Probanden waren in der Lage sich virtuell nach links und rechts zu drehen und erreichten eine durchschnittliche Drehung von 45° pro Versuch.


*Korrespondenzanschrift: Robert Leeb, Laboratory of Brain-Computer Interfaces, Institute for Computer Graphics and Vision, Graz University of Technology, Inffeldgasse 16a, 8010 Graz, Austria, Tel.: +43(316)873-5311, Fax: +43(316)873-5349

Published Online: 2008-03-17
Published in Print: 2005-04-01

© Walter de Gruyter

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