Una Shell Difusa para Desarrollar un BCI Interpretativo Basado en la Dinámica Espaciotemporal de las Oscilaciones Evocadas
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Resumen:
Los investigadores en computación neurocienciosa experimentan dificultades cuando intentan llevar a cabo análisis neurocientíficos en la práctica o cuando necesitan diseñar una interfaz cerebro-computadora explicable (BCI) con una configuración rápida y una fase de entrenamiento mínima. Hay una necesidad de técnicas de inteligencia computacional interpretables y nueva decodificación de estados cerebrales para una interpretación más comprensible de los procesos sensoriales, cognitivos y motores del cerebro. Proponemos un sistema de software difuso de propósito general para desarrollar un sistema personalizado de EEG BCI. Se basa en los estallidos de sincronización/desincronización del poder de frecuencia EEG en curso a nivel del cuero cabelludo y apoya la rápida configuración de BCI mediante características lingüísticas, construcción ad hoc de pertenencia difusa, reglas explicativas IF-THEN y el concepto de Internet de las Cosas (IoT), lo que hace que el sistema BCI sea independiente del dispositivo y del servicio. Tiene potencial para diseñar tanto BCI pasivos como relacionados con eventos con opciones para representación visual a nivel de fuente del cuero cabelludo en respuesta al tiempo. La viabilidad del sistema propuesto ha sido comprobada por experimentos reales y los estallidos y la potencia de frecuencia han sido detectados en tiempo real en respuesta a la atención selectiva visuoespacial evocada. La presencia de la nueva decodificación de estados cerebrales propuestos puede utilizarse como una métrica factible para la interpretación de la dinámica espaciotemporal de las oscilaciones neuronales pasivas o evocados.
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Los investigadores en computación neurocienciosa experimentan dificultades cuando intentan llevar a cabo análisis neurocientíficos en la práctica o cuando necesitan diseñar una interfaz cerebro-computadora explicable (BCI) con una configuración rápida y una fase de entrenamiento mínima. Hay una necesidad de técnicas de inteligencia computacional interpretables y nueva decodificación de estados cerebrales para una interpretación más comprensible de los procesos sensoriales, cognitivos y motores del cerebro. Proponemos un sistema de software difuso de propósito general para desarrollar un sistema personalizado de EEG BCI. Se basa en los estallidos de sincronización/desincronización del poder de frecuencia EEG en curso a nivel del cuero cabelludo y apoya la rápida configuración de BCI mediante características lingüísticas, construcción ad hoc de pertenencia difusa, reglas explicativas IF-THEN y el concepto de Internet de las Cosas (IoT), lo que hace que el sistema BCI sea independiente del dispositivo y del servicio. Tiene potencial para diseñar tanto BCI pasivos como relacionados con eventos con opciones para representación visual a nivel de fuente del cuero cabelludo en respuesta al tiempo. La viabilidad del sistema propuesto ha sido comprobada por experimentos reales y los estallidos y la potencia de frecuencia han sido detectados en tiempo real en respuesta a la atención selectiva visuoespacial evocada. La presencia de la nueva decodificación de estados cerebrales propuestos puede utilizarse como una métrica factible para la interpretación de la dinámica espaciotemporal de las oscilaciones neuronales pasivas o evocados.
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Los investigadores en computación neurocienciosa experimentan dificultades cuando intentan llevar a cabo análisis neurocientíficos en la práctica o cuando necesitan diseñar una interfaz cerebro-computadora explicable (BCI) con una configuración rápida y una fase de entrenamiento mínima. Hay una necesidad de técnicas de inteligencia computacional interpretables y nueva decodificación de estados cerebrales para una interpretación más comprensible de los procesos sensoriales, cognitivos y motores del cerebro. Proponemos un sistema de software difuso de propósito general para desarrollar un sistema personalizado de EEG BCI. Se basa en los estallidos de sincronización/desincronización del poder de frecuencia EEG en curso a nivel del cuero cabelludo y apoya la rápida configuración de BCI mediante características lingüísticas, construcción ad hoc de pertenencia difusa, reglas explicativas IF-THEN y el concepto de Internet de las Cosas (IoT), lo que hace que el sistema BCI sea independiente del dispositivo y del servicio. Tiene potencial para diseñar tanto BCI pasivos como relacionados con eventos con opciones para representación visual a nivel de fuente del cuero cabelludo en respuesta al tiempo. La viabilidad del sistema propuesto ha sido comprobada por experimentos reales y los estallidos y la potencia de frecuencia han sido detectados en tiempo real en respuesta a la atención selectiva visuoespacial evocada. La presencia de la nueva decodificación de estados cerebrales propuestos puede utilizarse como una métrica factible para la interpretación de la dinámica espaciotemporal de las oscilaciones neuronales pasivas o evocados.
