Zusammenfassung:

Forscher in den Computer-Neurowissenschaften stoßen auf Schwierigkeiten, wenn sie in der Praxis eine Neuroanalyse durchführen möchten oder wenn sie ein erklärbares Gehirn-Computer-Interface (BCI) mit schneller Einrichtung und minimaler Trainingsphase entwerfen müssen. Es besteht ein Bedarf an interpretierbaren Techniken der computergestützten Intelligenz und neuen Dekodierungen von Gehirnzuständen für eine verständlichere Interpretation der sensorischen, kognitiven und motorischen Gehirnprozesse. Wir schlagen ein universelles Fuzzy-Softwaresystem-Shell zur Entwicklung eines maßgeschneiderten EEG-BCI-Systems vor. Es basiert auf den Bursts des aktuellen EEG-Frequenzleistungssynchronisation/-desynchronisation auf Kopfhautebene und unterstützt die schnelle BCI-Einrichtung durch linguistische Merkmale, die Ad-hoc-Konstruktion von Fuzzy-Zugehörigkeiten, erklärbare WENN-DANN-Regeln und das Konzept des Internets der Dinge (IoT), was das BCI-System geräte- und diensteunabhängig macht. Es bietet das Potenzial zur Entwicklung sowohl passiver als auch ereigniskorrelierter BCIs mit Optionen für die visuelle Darstellung auf Kopfhaut-Quellenebene im Zeitverlauf. Die Machbarkeit des vorgeschlagenen Systems wurde durch reale Experimente bewiesen, und Bursts für die Frequenzleistung wurden in Echtzeit als Reaktion auf eine evozierte visuell-räumliche selektive Aufmerksamkeit detektiert. Das Vorhandensein der vorgeschlagenen neuen Dekodierung des Gehirnzustands kann als praktikable Metrik für die Interpretation der räumlich-zeitlichen Dynamik passiver oder evozierter neuronaler Oszillationen verwendet werden.

Den vollständigen Forschungsartikel lesen