Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Cysewska-Sobusiak, A." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    Stimuli design for SSVEP-based brain computer-interface
    Autorzy:
    Jukiewicz, M.
    Cysewska-Sobusiak, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/226402.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    EEG
    OpenBCI
    SSVEP
    BCI
    Opis:
    The paper presents a process of stimuli design for SSVEP-based brain computer-interface. A brain computerinterface can be used in direct communication between a brain and a computer, without using muscles. This device is useful for paralyzed people to communicate with the surrounding environment. Design process should provide high accuracy recognition of presented stimuli and high user comfort. It is widely known how to make stimuli for BCI which are using high-grade EEG. Over recent years cheaper EEGs are becoming more and more popular, for example OpenBCI, which uses ADS1299 amplifier. In this article we review past works of other authors and compare it with our results, obtained using EEG mentioned before. We try to confirm that it is possible to use successfully OpenBCI in BCI projects.
    Źródło:
    International Journal of Electronics and Telecommunications; 2016, 62, 2; 109-113
    2300-1933
    Pojawia się w:
    International Journal of Electronics and Telecommunications
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Implementation of Bilinear Separation algorithm as a classification method for SSVEP-based brain-computer interface
    Autorzy:
    Jukiewicz, M.
    Cysewska-Sobusiak, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/114357.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    brain-computer interface
    SSVEP
    bilinear separation
    support vector machine (SVM)
    Opis:
    : The aim of this study was to create a two-class brain-computer interface. As in the case of research on SSVEP stimuli flashing at different frequencies were presented to four subjects. Optimal SSVEP recognition results can be obtained from electrodes: O1, O2 and Oz. In this work SVM classifier with Bilinear Separation algorithm have been compared. The best result in the offline tests using Bilinear Separation was: average accuracy of stimuli recognition 93% and ITR 33.1 bit/min, SVM: 90% and 32.8 bit/min.
    Źródło:
    Measurement Automation Monitoring; 2015, 61, 2; 51-53
    2450-2855
    Pojawia się w:
    Measurement Automation Monitoring
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Stanowisko laboratoryjne do pomiaru i analizy potencjałów wywołanych
    Laboratory stand for acquisition and analysis of evoked potentials
    Autorzy:
    Jukiewicz, M.
    Cysewska-Sobusiak, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/376058.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
    Tematy:
    interfejs mózg-komputer
    potencjały wywołane
    stanowisko laboratoryjne
    MATLAB
    Opis:
    Elektryczna aktywność mózgu to między innymi potencjały wywołane, które są mierzalne na powierzchni głowy w wyniku zarejestrowania przez człowieka zewnętrznego bodźca (np. obrazu, dźwięku). Są one wykorzystywane zwykle w diagnostyce medycznej, ale trwają także intensywne prace nad wykorzystaniem ich w tak zwanych interfejsach mózg-komputer. W artykule opisano stanowisko laboratoryjne do pomiaru i analizy potencjałów wywołanych, utworzone na bazie oprogramowania MATLAB. Do akwizycji sygnału z powierzchni czaszki wykorzystano elektroencefalograf (EEG). Ponadto stanowisko jest wyposażone w fotostymulator, zbudowany z szesnastu diod LED i mikrokontrolera ATmega 328. Przygotowane oprogramowanie pozwala na: ustanowienie połączenia pomiędzy EEG, fotostymulatorem oraz komputerem, sterowanie bodźcami (w zależności od oczekiwanego potencjału wywołanego), filtrację zebranego sygnału i jego klasyfikację za pomocą algorytmów statystycznego uczenia maszynowego. Stanowisko wspomaga projektowanie prostych interfejsów-mózg komputer.
    One type of brain's electrical activity are evoked potentials. They appear on the scalp as a result of a registration of an external stimulus (e.g. an appearance or a change of a sound, a flashing light or an image). Generally they are used in medical diagnosis, but they are also used in brain computer-interfaces. In this article laboratory stand for acquisition and analysis of evoked potentials is described. One of the main part of this stand is a stimulator (consisting of sixteen LEDs and a microcontroller ATmega 328). The software created by the authors allows: connection between EEG device, stimulator and computer, stimulus control, signal filtering and its classification. The presented laboratory stand may support brain-computer interface design process.
    Źródło:
    Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2015, 82; 261-266
    1897-0737
    Pojawia się w:
    Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Low-cost evoked potentials detection for brain computer-interfaces
    Autorzy:
    Jukiewicz, M.
    Cysewska-Sobusiak, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/97604.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
    Tematy:
    brain-computer interface
    detection of evoked potentials
    EEG
    signal processing
    MATLAB
    Opis:
    Evoked potentials are one of the brain's electrical activity types. They appear on the human scalp as a result of a registration of an external stimulus (e.g. an appearance or a change of a sound, a flash of light or an image). Generally, they are used in medical diagnosis, but they also may be used in brain-computer interfaces. In this chapter a laboratory set for the acquisition and analysis of evoked potentials is described. The main part of this set is a photostimulator consisting of sixteen LEDs and the ATmega 328 microcontroller. The software created by the authors allows for: connection between EEG device, stimulator and computer, input stimulus control, output signal filtering and its classification. The presented set may support a process of brain-computer interface design.
    Źródło:
    Computer Applications in Electrical Engineering; 2015, 13; 102-110
    1508-4248
    Pojawia się w:
    Computer Applications in Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Tendencje rozwojowe i obszary zastosowań technik światłowodowych
    Tendencies in Developing and Application of Fiberoptics
    Autorzy:
    Cysewska-Sobusiak, A.
    Prokop, D.
    Jukiewicz, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/376994.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
    Tematy:
    światłowody
    metrologia
    optoelektronika
    wideoendoskopia
    Opis:
    W artykule przedstawiono wybrane zagadnienia związane z nowoczesnymi technikami światłowodowymi. Przedstawiono wykorzystywane zjawiska fizyczne i optyczne oraz przedstawiono reprezentatywne przykłady współczesnych zastosowań różnych rodzajów światłowodów. Konwencjonalne układy światłowodowe są stosowane w nowoczesnej aparaturze pomiarowej, urządzeniach przemysłowych i medycznych oraz powszechnego użytku. Przedstawiono również specyficzne właściwości i obszary zastosowań światłowodów fotonicznych, które należą do najszybciej rozwijających się dziedzin przemysłu związanego ze współczesną fotoniką.
    In the paper some selected problems concerned with modern techniques based on optical fibers are presented. Physical and optical phenomena and the selected examples of the current applications of different kinds of optical fibers are presented. Fiberoptics systems made for modern metrological, industrial, medical and common use are mentioned. Specific properties and application areas of photonic fiberoptics are also presented. Photonic crystal fibers area still develops very rapidly.
    Źródło:
    Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2017, 89; 205-217
    1897-0737
    Pojawia się w:
    Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Usuwanie artefaktów z sygnałów sterujących interfejsem mózg-komputer
    Artifact Removal from Brain–Computer Interface Signals
    Autorzy:
    Jukiewicz, M.
    Buchwald, M.
    Cysewska-Sobusiak, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/377614.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
    Tematy:
    interfejs mózg-komputer
    potencjały wywołane
    SSVEP
    BSS
    FastICA
    AMUSE
    Infomax
    MATLAB
    Python
    Opis:
    Elektroencefalografia jest metodą pozwalającą na pomiar elektrycznej aktywności mózgu. Metoda ta jest wykorzystywana do diagnostyki pracy mózgu oraz w tzw. interfejsach mózg-komputer, czyli urządzeniach pozwalających na bezpośrednią komunikację pomiędzy mózgiem a jednostką obliczeniową. Interfejsy takie tworzone są głównie z myślą o osobach częściowo sparaliżowanych lub dotkniętych syndromem zamknięcia. Jednym ze zjawisk zachodzącym w mózgu, wykorzystywanym w interfejsach mózg-komputer, są Wzrokowe Potencjały Wywołane Stanu Ustalonego SSVEP (Steady State Visually Evoked Potentials). Jeśli osoba badana obserwuje bodziec, migający z określoną częstotliwością, to sygnał o tej samej częstotliwości (dominującej) zostanie zmierzony nad korą wzrokową. W takich urządzeniach bardzo istotne jest przetwarzanie zmierzonego sygnału w taki sposób, aby zapewnić jak największą skuteczność rozpoznania na co w danej chwili patrzy osoba badana. Jednym ze sposobów na osiągnięcie tego celu może być wykorzystanie Ślepej Separacji Sygnałów BSS (Blind Source Separation), której celem jest znalezienie i usunięcie z mierzonych sygnałów niepożądanych składowych, np. związanych z mrugnięciami oczu czy napinaniem mięśni twarzy. W prezentowanym artykule zostały umówione sposoby wykorzystania Ślepej Separacji Sygnałów w badaniach elektroencefalograficznych nad Wzrokowymi Potencjałami Wywołanymi Stanu Ustalonego. Przedstawiono także wyniki skuteczności rozpoznania intencji badanego w zależności od liczby usuniętych składowych, rodzaju algorytmu Ślepej Separacji Sygnału i sposobu klasyfikacji sygnału.
    Electroencephalography allows recording the electrical activity of the brain. This method is used for diagnosis purposes as well as in brain–computer interfaces. Focusing on the brain–computer interface, it can be used to let the direct communication between the brain and a computing unit. This device is particularly useful for paralyzed patients or people suffering from a lock–in syndrome. Of the phenomena used in such systems, steady state visually evoked potentials (SSVEP) are probably the most common ones. If a subject is asked to focus on the flashing stimulus, a signal of the same frequency may be measured from the subject’s visual cortex. Proper preprocessing steps has to be taken in order to obtain maximally accurate stimuli recognition (as the specific frequency). One way to achieve this might be by applying the Blind Source Separation algorithms (BSS). BSS are designed to find and remove artifacts from the measured signal, e.g. noises associated with eye blinks or facial muscles contraction. In the present article an utilization of the BSS algorithms in the SSVEP–based EEG study was described. Additionally we report the accuracy of the stimuli categorization as depending on the number of removed components, kind of the blind source separation procedure and the type of the classification algorithm.
    Źródło:
    Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2017, 89; 195-204
    1897-0737
    Pojawia się w:
    Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Finding Optimal Frequency and Spatial Filters Accompanying Blind Signal Separation of EEG Data for SSVEP-based BCI
    Autorzy:
    Jukiewicz, M.
    Buchwald, M.
    Cysewska-Sobusiak, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/226812.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    BCI
    SSVEP
    BSS
    FastICA
    AMUSE
    Infomax
    Extended Infomax
    CAR
    Large Laplacian
    Small Laplacian
    CCA
    Opis:
    Brain-computer interface (BCI) is a device which allows paralyzed people to navigate a robot, prosthesis or wheelchair using only their own brains reactions. By creating a direct communication pathway between the human brain and a machine, without muscles contractions or activity from within the peripheral nervous system, BCI makes mapping persons intentions onto directive signals possible. One of the most commonly utilized phenomena in BCI is steady-state visually evoked potentials (SSVEP). If subject focuses attention on the flashing stimulus (with specified frequency) presented on the computer screen, a signal of the same frequency will appear in his or hers visual cortex and from there it can be measured. When there is more than one stimulus on the screen (each flashing with a different frequency) then based on the outcomes of the signal analysis we can predict at which of these objects (e.g., rectangles) subject was/is looking at that particular moment. Proper preprocessing steps have taken place in order to obtain maximally accurate stimuli recognition (as the specific frequency). In the current article, we compared various preprocessing and processing methods for BCI purposes. Combinations of spatial and temporal filtration methods and the proceeding blind source separation (BSS) were evaluated in terms of the resulting decoding accuracy. Canonical-correlation analysis (CCA) to signals classification was used.
    Źródło:
    International Journal of Electronics and Telecommunications; 2018, 64, 4; 439-444
    2300-1933
    Pojawia się w:
    International Journal of Electronics and Telecommunications
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Examples of computer-aided combined use of different methods of medical imaging
    Autorzy:
    Cysewska-Sobusiak, A.
    Hulewicz, A.
    Jukiewicz, M.
    Krawiecki, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/97331.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
    Tematy:
    computer-aided systems
    biomedical engineering
    methods of imaging
    stenting control
    Opis:
    This paper is devoted to interesting and difficult problems concerned with interdisciplinary biomedical engineering. The main purpose of the paper is to present rules and application of still developing modern methods of medical imaging combining properties of the selected techniques. The examples considered by the authors include combined applications of different methods of imaging such as: X-ray imaging, videoendoscopy, and ultrasonography. Some selected examples of effects obtained during real interventions assisted by combined imaging of operation site are shown in the paper. Examples of imaging the application of stents allowing for the performance of diagnostic and therapeutic procedures are also reported. Videoendoscopy imaging and X-ray imaging are two complementary methods applied during the interventions presented in stenting control. On the one hand, these methods facilitate a significant increase in diagnostics and treatment comfort. On the other hand, there is possibility to control stenting efficiency.
    Źródło:
    Computer Applications in Electrical Engineering; 2014, 12; 511-520
    1508-4248
    Pojawia się w:
    Computer Applications in Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies