সারসংক্ষেপ:

নিউরোসায়েন্স কম্পিউটিংয়ের গবেষকরা ব্যবহারিক ক্ষেত্রে নিউরো বিশ্লেষণ করার চেষ্টা করার সময় বা যখন তাদের একটি দ্রুত সেটআপ এবং ন্যূনতম প্রশিক্ষণ পর্বসহ একটি ব্যাখ্যাযোগ্য ব্রেন-কম্পিউটার ইন্টারফেস (BCI) ডিজাইন করার প্রয়োজন হয়, তখন নানা সমস্যার সম্মুখীন হন। সংবেদনশীল, জ্ঞানীয় এবং মোটর মস্তিষ্কের প্রক্রিয়াকরণের আরও বোধগম্য ব্যাখ্যার জন্য ইন্টারপ্রেটেবল কম্পিউটেশনাল ইন্টেলিজেন্স কৌশল এবং নতুন ব্রেন স্টেটস ডিকোডিংয়ের প্রয়োজন রয়েছে। আমরা একটি কাস্টম EEG BCI সিস্টেম তৈরির জন্য একটি সাধারণ-উদ্দেশ্যমূলক ফাজি সফটওয়্যার সিস্টেম শেল প্রস্তাব করছি। এটি স্কাল্প স্তরে চলমান EEG ফ্রিকোয়েন্সির পাওয়ার সিনক্রোনাইজেশন/ডিসিনক্রোনাইজেশনের বিস্ফোরণের উপর নির্ভর করে এবং ভাষাগত বৈশিষ্ট্য, অ্যাড হক ফাজি মেম্বারশিপ কনস্ট্রাকশন, ব্যাখ্যাযোগ্য IF-THEN নিয়ম এবং ইন্টারনেট অফ থিংসের (IoT) ধারণার মাধ্যমে দ্রুত BCI সেটআপ সমর্থন করে, যা BCI সিস্টেমটিকে ডিভাইস এবং পরিষেবা স্বাধীন করে তোলে। সময়ের প্রতিক্রিয়া হিসেবে স্কাল্প-উৎস স্তরে ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনার বিকল্পগুলোর সাথে প্যাসিভ এবং ইভেন্ট-সম্পর্কিত উভয় ধরনের BCI ডিজাইন করার সম্ভাবনা এর রয়েছে। প্রস্তাবিত সিস্টেমটির সম্ভাব্যতা প্রকৃত পরীক্ষার মাধ্যমে প্রমাণিত হয়েছে এবং উদ্দীপিত ভিজুওস্পেশিয়াল সিলেক্টিভ অ্যাটেনশনের প্রতিক্রিয়া হিসেবে রিয়েল-টাইমে ফ্রিকোয়েন্সি পাওয়ারের বিস্ফোরণ সনাক্ত করা হয়েছে। প্রস্তাবিত নতুন ব্রেন স্টেট ডিকোডিংয়ের উপস্থিতি প্যাসিভ বা উদ্দীপিত নিউরাল অসিলেশনের স্প্যাটিওটেম্পোরাল ডাইনামিক্স ব্যাখ্যার জন্য একটি বাস্তবসম্মত মেট্রিক হিসেবে ব্যবহার করা যেতে পারে।

সম্পূর্ণ গবেষণা নিবন্ধটি পড়ুন