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EEG-based Brain-Machine Interface (BMI) using machine learning to control upper limb robotic arm for rehabilitation = 재활 치료 목적의 뇌파를 통한 로봇 팔 제어를 위한 머신 러닝 기반 뇌-기계 인터페이스 시스템 개발
서명 / 저자 EEG-based Brain-Machine Interface (BMI) using machine learning to control upper limb robotic arm for rehabilitation = 재활 치료 목적의 뇌파를 통한 로봇 팔 제어를 위한 머신 러닝 기반 뇌-기계 인터페이스 시스템 개발 / Jun Ha Jung.
저자명 Jung, Jun Ha ; 정준하
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2020].
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8036491

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학술문화관(도서관)2층 패컬티라운지(학위논문)

MBIS 20019

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리뷰정보

초록정보

Recently, research on brain computer interface (BCI) for rehabilitation of stroke patients has become popular. Rehabilitation reflecting patient’s motor intention is more effective for motor recovery compared to passive robot-assisted or therapist based rehabilitation. If the command sent to the robot reflects patient’s motor intention, muscle movement and brain’s motor circuit would become more synchronized, resulting in enhanced neural plasticity. Thus, this study examines the possibility of decoding motor intention during and without movement along with classification of various activities of daily life (ADL) for rehabilitation.

최근 들어 뇌졸중 환자들을 위한 재활 치료로 뇌-로봇 융합 기술에 관한 연구가 활발해졌다. 현재까지의 재활 치료사 혹은 재활 로봇에 의한 수동적 재활 치료들보다 환자의 운동 의지가 반영된 재활 치료는 운동 기능 회복에 더 효과적이다. 뇌파를 통해 읽어낸 운동 의지를 재활 로봇에 반영해 마비된 팔다리를 대신 로봇이 움직여 준다면 근육의 발동과 뇌의 운동 회로가 더욱 동기화 돼서 뇌 가소성이 향상되어 운동 효과가 월등할 것이다. 따라서 본 연구는 뇌파로 운동 중일 때와 아닐 때, 사용자의 운동 의지를 읽고 더 나아가 다양한 재활 동작들의 분류 가능성을 살펴본다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MBIS 20019
형태사항 i, 25 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 정준하
지도교수의 영문표기 : Jaeseung Jeong
지도교수의 한글표기 : 정재승
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 바이오및뇌공학과,
서지주기 References : p. 23-24
주제 Stroke
Brain computer interface
motor intention
activities of daily life
neural plasticity
뇌졸중
뇌-로봇 융합 기술
운동 의지
재활 동작 분류
신경 가소성
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