सार:

न्यूरोसाइंस कंप्यूटिंग के शोधकर्ताओं को तब कठिनाइयों का सामना करना पड़ता है जब वे व्यावहारिक रूप से न्यूरो विश्लेषण करने का प्रयास करते हैं या जब उन्हें त्वरित सेटअप और न्यूनतम प्रशिक्षण चरण के साथ एक व्याख्या करने योग्य ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफ़ेस (BCI) डिजाइन करने की आवश्यकता होती है। संवेदी, संज्ञानात्मक और मोटर मस्तिष्क प्रसंस्करण की अधिक समझदार व्याख्या के लिए व्याख्या करने योग्य कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस तकनीकों और नए मस्तिष्क राज्यों के डिकोडिंग की आवश्यकता है। हम एक कस्टम ईईजी BCI प्रणाली विकसित करने के लिए एक सामान्य प्रयोजन फ़ज़ी सॉफ़्टवेयर सिस्टम शेल का प्रस्ताव करते हैं। यह स्कैल्प स्तर पर चल रहे ईईजी फ्रीक्वेंसी पावर सिंक्रोनाइजेशन/डीसिंक्रोनाइजेशन के फटने पर निर्भर करता है और भाषाई विशेषताओं, तदर्थ फ़ज़ी सदस्यता निर्माण, व्याख्या करने योग्य IF-THEN नियमों और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) की अवधारणा द्वारा त्वरित BCI सेटअप का समर्थन करता है, जो BCI सिस्टम डिवाइस और सेवा को स्वतंत्र बनाता है। इसमें समय के जवाब में स्कैल्प-सोर्स स्तर पर दृश्य प्रतिनिधित्व के विकल्पों के साथ निष्क्रिय और घटना-संबंधित BCI दोनों को डिजाइन करने की क्षमता है। प्रस्तावित प्रणाली की व्यवहार्यता वास्तविक प्रयोगों द्वारा सिद्ध की गई है और वास्तविक समय में उत्पन्न दृश्य-स्थानिक चयनात्मक ध्यान के जवाब में और आवृत्ति शक्ति के फटने का पता लगाया गया है। प्रस्तावित नए मस्तिष्क राज्य डिकोडिंग की उपस्थिति का उपयोग निष्क्रिय या प्रेरित तंत्रिका दोलनों की स्थानिक-लौकिक गतिशीलता की व्याख्या के लिए एक व्यवहार्य मीट्रिक के रूप में किया जा सकता है।

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