概要：

神経科学コンピューティングの研究者は、実際に神経分析を行おうとする際や、迅速なセットアップと最小限のトレーニングフェーズを備えた説明可能なブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）を設計する必要がある場合に、困難に直面します。感覚、認知、および運動の脳処理をより明確に解釈するために、解釈可能な計算知能技術と新しい脳状態デコーディングが必要とされています。私たちは、カスタムEEG BCIシステムを開発するための、汎用ファジィソフトウェアシステムシェルを提案します。これは、頭皮レベルでの継続的なEEG周波数パワーの同期/非同期のバーストに依拠しており、言語的特徴による迅速なBCIセットアップ、アドホックなファジィメンバーシップ構築、説明可能なIF-THENルール、およびモノのインターネット（IoT）の概念をサポートし、それによりBCIシステムをデバイスやサービスから独立させます。これは、時間に応じた頭皮ソースレベルでの視覚的表現オプションを備えた、受動的および事象関連の両方のBCIを設計する可能性を秘めています。提案されたシステムの実現可能性は実際の実験によって証明され、誘発された視空間的選択的注意に反応して、リアルタイムでの周波数パワーのバーストが検出されました。提案された新しい脳状態デコーディングの存在は、受動的または誘発的な神経振動の時空間ダイナミクスの解釈のための実現可能な指標として使用できます。

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