Eine unscharfe Shell zur Entwicklung eines interpretierbaren BCI basierend auf den spatiotemporalen Dynamiken der evozierten Oscillationen
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Zusammenfassung:
Forscher im Bereich der Neuroinformatik haben Schwierigkeiten, wenn sie versuchen, Neuroanalysen in der Praxis durchzuführen oder wenn sie ein erklärbares Gehirn-Computer-Interface (BCI) mit einer schnellen Einrichtung und minimaler Trainingsphase entwerfen müssen. Es besteht Bedarf an interpretierbaren Techniken der rechnerischen Intelligenz und neuer Dekodierungen von Gehirnzuständen für eine besser verständliche Interpretation der sensorischen, kognitiven und motorischen Gehirnprozesse. Wir schlagen ein universelles, fuzzy-basiertes Software-System vor, um ein benutzerdefiniertes EEG-BCI-System zu entwickeln. Es basiert auf den Ausbrüchen der laufenden EEG-Frequenzleistungs-Synchronisation/Desynchronisation auf Kopfhautebene und unterstützt eine schnelle BCI-Einrichtung durch linguistische Merkmale, ad hoc fuzzy Mitgliedschaftskonstruktion, erklärbare WENN-DANN-Regeln und das Konzept des Internets der Dinge (IoT), was das BCI-System geräte- und dienstunabhängig macht. Es hat das Potenzial, sowohl passive als auch ereignisbezogene BCIs zu entwerfen, mit Optionen für die visuelle Darstellung auf Kopfhaut-Quell-Ebene als Reaktion auf die Zeit. Die Machbarkeit des vorgeschlagenen Systems wurde durch reale Experimente nachgewiesen, und Ausbrüche sowie Frequenzleistung wurden in Echtzeit als Reaktion auf herausgerufene visuo-räumliche selektive Aufmerksamkeit erkannt. Das Vorhandensein der vorgeschlagenen neuen Dekodierung von Gehirnzuständen kann als praktikable Metrik zur Interpretation der spatiotemporalen Dynamik der passiven oder evozierten neuronalen Oszillationen verwendet werden.
Zusammenfassung:
Forscher im Bereich der Neuroinformatik haben Schwierigkeiten, wenn sie versuchen, Neuroanalysen in der Praxis durchzuführen oder wenn sie ein erklärbares Gehirn-Computer-Interface (BCI) mit einer schnellen Einrichtung und minimaler Trainingsphase entwerfen müssen. Es besteht Bedarf an interpretierbaren Techniken der rechnerischen Intelligenz und neuer Dekodierungen von Gehirnzuständen für eine besser verständliche Interpretation der sensorischen, kognitiven und motorischen Gehirnprozesse. Wir schlagen ein universelles, fuzzy-basiertes Software-System vor, um ein benutzerdefiniertes EEG-BCI-System zu entwickeln. Es basiert auf den Ausbrüchen der laufenden EEG-Frequenzleistungs-Synchronisation/Desynchronisation auf Kopfhautebene und unterstützt eine schnelle BCI-Einrichtung durch linguistische Merkmale, ad hoc fuzzy Mitgliedschaftskonstruktion, erklärbare WENN-DANN-Regeln und das Konzept des Internets der Dinge (IoT), was das BCI-System geräte- und dienstunabhängig macht. Es hat das Potenzial, sowohl passive als auch ereignisbezogene BCIs zu entwerfen, mit Optionen für die visuelle Darstellung auf Kopfhaut-Quell-Ebene als Reaktion auf die Zeit. Die Machbarkeit des vorgeschlagenen Systems wurde durch reale Experimente nachgewiesen, und Ausbrüche sowie Frequenzleistung wurden in Echtzeit als Reaktion auf herausgerufene visuo-räumliche selektive Aufmerksamkeit erkannt. Das Vorhandensein der vorgeschlagenen neuen Dekodierung von Gehirnzuständen kann als praktikable Metrik zur Interpretation der spatiotemporalen Dynamik der passiven oder evozierten neuronalen Oszillationen verwendet werden.
Zusammenfassung:
Forscher im Bereich der Neuroinformatik haben Schwierigkeiten, wenn sie versuchen, Neuroanalysen in der Praxis durchzuführen oder wenn sie ein erklärbares Gehirn-Computer-Interface (BCI) mit einer schnellen Einrichtung und minimaler Trainingsphase entwerfen müssen. Es besteht Bedarf an interpretierbaren Techniken der rechnerischen Intelligenz und neuer Dekodierungen von Gehirnzuständen für eine besser verständliche Interpretation der sensorischen, kognitiven und motorischen Gehirnprozesse. Wir schlagen ein universelles, fuzzy-basiertes Software-System vor, um ein benutzerdefiniertes EEG-BCI-System zu entwickeln. Es basiert auf den Ausbrüchen der laufenden EEG-Frequenzleistungs-Synchronisation/Desynchronisation auf Kopfhautebene und unterstützt eine schnelle BCI-Einrichtung durch linguistische Merkmale, ad hoc fuzzy Mitgliedschaftskonstruktion, erklärbare WENN-DANN-Regeln und das Konzept des Internets der Dinge (IoT), was das BCI-System geräte- und dienstunabhängig macht. Es hat das Potenzial, sowohl passive als auch ereignisbezogene BCIs zu entwerfen, mit Optionen für die visuelle Darstellung auf Kopfhaut-Quell-Ebene als Reaktion auf die Zeit. Die Machbarkeit des vorgeschlagenen Systems wurde durch reale Experimente nachgewiesen, und Ausbrüche sowie Frequenzleistung wurden in Echtzeit als Reaktion auf herausgerufene visuo-räumliche selektive Aufmerksamkeit erkannt. Das Vorhandensein der vorgeschlagenen neuen Dekodierung von Gehirnzuständen kann als praktikable Metrik zur Interpretation der spatiotemporalen Dynamik der passiven oder evozierten neuronalen Oszillationen verwendet werden.
