Brain-Computer Interfaces with Machine Learning: A Symbiotic Approach

Promovendus/a
Thibault Verhoeven
Faculteit
Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur
Vakgroep
Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen
Curriculum
Master of Science in de ingenieurswetenschappen: elektrotechniek afstudeerrichting informatie- en communicatietechnologie, Universiteit Gent, 2013
Academische graad
Doctor in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen
Taal proefschrift
en
Vertaling titel
Brein-computer-interfaces met kunstmatige intelligentie: een symbiotisch ontwerp
Promotor(en)
prof. Joni Dambre, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen - dr. ir. Pieter-Jan Kindermans (Technische Universität Berlin, Duitsland) - dr. ir. Pieter van Mierlo, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen
Examencommissie
voorzitter prof. Daniël De Zutter (eredecaan) - prof. Joni Dambre (Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen) - dr. ir. Pieter-Jan Kindermans (Technische Universität Berlin, Germany) - prof. Daniele Marinazzo (Vakgroep Data-Analyse) - prof. Pieter Simoens (Vakgroep Informatietechnologie) - dr. Michael Tangermann (Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Germany) - dr. ir. Pieter van Mierlo (Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen) - prof. Willem Waegeman (Vakgroep Wiskundige Modellering, Statistiek en Bio-informatica)

Korte beschrijving

Met een brein-computer-interface kan een gebruiker een computerapplicatie aansturen louter door middel van zijn/haar hersenactiviteit. Deze systemen worden bijvoorbeeld gebruikt om personen met verlamming de mogelijkheid te geven te communiceren, een rolstoel of robotarm aan te sturen, etc. Sinds de uitvinding van de brein-computer-interface in de late jaren tachtig zijn de prestaties en het gebruiksgemak van deze systemen enorm verbeterd. In huidige BCI's wordt kunstmatige intelligentie toegepast om de hersenactiviteit nauwkeurig te decoderen. Ondanks deze sterke vooruitgang zijn er nog steeds een aantal probleempunten die het dagelijkse gebruik van BCI's bemoeilijken. De belangrijkste reden hiervoor is dat in huidig onderzoek de verschillende componenten van de BCI (applicatie, gebruiker en decoder) nog steeds als afzonderlijk werkende onderdelen worden beschouwd. In zijn doctoraatsonderzoek ontwikkelde Thibault Verhoeven een symbiotisch ontwerp voor BCI's gebaseerd op gebeurtenis-gerelateerde potentialen. De verschillende componenten worden op elkaar afgestemd om zo de nauwkeurigheid, betrouwbaarheid en het gebruiksgemak van de BCI te optimaliseren. Daarnaast wordt de kracht van kunstmatige intelligentie ook aangetoond voor een nieuwe categorie BCI's: de automatische data-gestuurde diagnose van epilepsie op basis van de functionele connectiviteit tussen hersenregio's.

Praktisch

Wanneer
Maandag 28 augustus 2017, 17:00
Waar
Jozef Plateauzaal, Plateaustraat 22, 9000 Gent

Meer info

Contact
doctoraat.ea@UGent.be