Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.18419/opus-15154
Authors: Bocksch, Yannik
Title: Augmented reality to improve electroencephalography (EEG) cap preparation
Issue Date: 2024
metadata.ubs.publikation.typ: Abschlussarbeit (Bachelor)
metadata.ubs.publikation.seiten: 23
URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-151731
http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/15173
http://dx.doi.org/10.18419/opus-15154
Abstract: EEG (Electroencephalography) cap preparation requires a significant amount of time before actual measurements can be performed. It takes even longer for EEG caps that need some form of conductive gel or saltwater to decrease contact impedance between the electrodes and the scalp. In this thesis, several methods for detecting electrodes in a camera image and identifying detected electrodes are developed and evaluated for performance and reliability. Additionally, an application is developed that leverages augmented reality to visualize important values, like the impedance of electrodes, directly in the view of the operator. The proposed application runs on the Microsoft Hololens 2 that is used by the operator to overlay a visualization of impedance values of the electrodes over the electrodes themselves, which lets the operator see those values immediately. This reduces the time required to look at a separate device that shows impedance values and locate electrodes on the cap that require additional preparation. However, the identification of electrodes from the camera image does not work reliably enough with the proposed methods, and several ArUco markers, placed in predefined locations on the EEG cap, are used for aligning the virtual representation of the electrodes with the real electrodes.
Die Vorbereitung von EEG (Elektroenzephalografie) Hauben nimmt viel Zeit in Anspruch, bevor tatsächliche Messungen durchgeführt werden können. Es dauert noch länger, falls die EEG Hauben leitfähiges Gel oder Salzwasser benötigen, um die Impedanz zwischen Elektroden und Kopfhaut zu verringern. In dieser Bachelorarbeit werden mehrere Methoden zur Erkennung von Elektroden in einem Kamerabild und zur Identifizierung dieser Elektroden entwickelt und anschließend anhand Leistung und Zuverlässigkeit evaluiert. Zusätzlich zu diesen Methoden wird eine Anwendung entwickelt, die Augmented Reality (AR) verwendet, um dem Benutzer wichtige Informationen, wie die Impedanz der Elektroden, im Blickfeld anzuzeigen. Die Anwendung wird auf einer Microsoft HoloLens 2 ausgeführt, welche von dem Benutzer getragen wird, um Impedanzwerte der Elektroden über die EEG Haube anzuzeigen. Die Visualisierungen der Impedanzwerte verringern die Zeit, die der Benutzer ansonsten bräuchte, um Impedanzwerte auf einem separaten Gerät zu sehen und diejenigen Elektroden auf der Haube zu identifizieren, die zusätzliche Vorbereitung benötigen. Aufgrund ungenügender Zuverlässigkeit der vorgeschlagenen Methoden zur Identifikation von Elektroden, benutzt die Anwendung mehrere ArUco-Marker, die an vordefinierten Positionen auf der Haube befestigt wurden, um eine virtuelle Repräsentation der EEG Haube über die echte Haube zu legen.
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