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Robin Lienkämper

• Brain-Computer Interfaces (BCI) use neural data and decoding algorithms to extract intentions from recorded brain signals. These intentions are then carried out by an end-effector device, for example a robotic arm. BCIs can help severely paralyzed patients regain some autonomy and improve their quality of life significantly. However, the motor performance that patients can achieve using state-of-the-art BCIs is still far from what healthy people would achieve. Minimizing this difference is the key objective of BCI research, and this thesis will provide an overview about the factors that contribute to this difference and present results from experiment that can improve these systems.
• Brain-Computer Interfaces (BCIs) nutzen neuronale Daten und Dekodierungsalgorithmen um Bewegungsintentionen aus aufgenommen Hirnsignalen zu extrahieren. Die extrahierte Bewegungsintention wird dann von einem End-effektor, zum Beispiel einem Roboterarm, ausgeführt. BCIs können auf diese Weise schwerst gelähmten Patienten helfen Autonomie zurückzugewinnen und ihre Lebensqualität signifikant zu verbessern. Die motorischen Fähigkeiten von Patienten, die ein BCI benutzen, sind jedoch immer noch weit entfernt von den Fähigkeiten gesunder Menschen. Diesen Unterschied zu minimieren ist das Hauptziel der BCI-Forschung. Diese Dissertation wird einen Überblick über die Faktoren bieten, die zu diesem Unterschied beitragen und Ergebnisse aus Experimenten präsentieren, deren Ziel es ist BCI-Systeme zu verbessern.