Resumo:

Pesquisadores em computação neurocientífica enfrentam dificuldades quando tentam realizar análises neurológicas na prática ou quando precisam projetar uma interface cérebro-computador (BCI) explicável com uma configuração rápida e fase de treinamento mínima. Há uma necessidade de técnicas de inteligência computacional interpretáveis e decodificação de novos estados cerebrais para uma interpretação mais compreensível do processamento cerebral sensorial, cognitivo e motor. Propomos uma estrutura de sistema de software difuso (fuzzy) de propósito geral para o desenvolvimento de um sistema BCI de EEG personalizado. Ele se baseia nos surtos de sincronização/dessincronização da potência de frequência do EEG contínuo ao nível do couro cabeludo e suporta uma configuração rápida de BCI por recursos linguísticos, construção de pertinência fuzzy ad hoc, regras SE-ENTÃO explicáveis e o conceito de Internet das Coisas (IoT), o que torna o sistema BCI independente de dispositivo e serviço. Possui potencial para projetar BCIs passivas e relacionadas a eventos com opções de representação visual no nível da fonte do couro cabeludo em resposta ao tempo. A viabilidade do sistema proposto foi comprovada por experimentos reais e surtos para e potência de frequência foram detectados em tempo real em resposta à atenção seletiva visuoespacial evocada. A presença da decodificação do novo estado cerebral proposto pode ser usada como uma métrica viável para a interpretação da dinâmica espaço-temporal das oscilações neurais passivas ou evocadas.

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