خلاصہ:

عصبیاتی کمپیوٹنگ (neuroscience computing) کے محققین کو اس وقت مشکلات کا سامنا کرنا پڑتا ہے جب وہ عملی طور پر نیورو تجزیہ کرنے کی کوشش کرتے ہیں یا جب انہیں ایک فوری سیٹ اپ اور کم سے کم تربیتی مرحلے کے ساتھ ایک قابل وضاحت برین-کمپیوٹر انٹرفیس (BCI) ڈیزائن کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ حسی، علمی، اور موٹر دماغی پروسیسنگ کی زیادہ قابل فہم تشریح کے لیے قابل تشریح کمپیوٹیشنل ذہانت کی تکنیکوں اور نئے دماغی مراحل کی ڈی کوڈنگ کی ضرورت ہے۔ ہم ایک کسٹم EEG BCI سسٹم تیار کرنے کے لیے ایک عام مقصد کے فزی سافٹ ویئر سسٹم شیل کی تجویز پیش کرتے ہیں۔ یہ اسکیلپ کی سطح پر جاری EEG فریکوئنسی پاور سنکرونائزیشن/ڈی سنکرونائزیشن کے برسٹس پر انحصار کرتا ہے اور لسانی خصوصیات، ایڈہاک فزی ممبرشپ کی تعمیر، قابل وضاحت IF-THEN رولز، اور انٹرنیٹ آف تھنگز (BCI) کے تصور کے ذریعے فوری IoT سیٹ اپ کو سپورٹ کرتا ہے، جو کہ BCI سسٹم کو ڈیوائس اور سروس سے آزاد بناتا ہے۔ یہ وقت کے جواب میں اسکیلپ سورس کی سطح پر بصری نمائندگی کے اختیارات کے ساتھ غیر فعال اور ایونٹ سے متعلقہ BCIs دونوں کو ڈیزائن کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ مجوزہ فریم ورک کی فزیبلٹی کو حقیقی تجربات سے ثابت کیا گیا ہے اور حقیقی وقت میں پیدا ہونے والی بصری و مکانی منتخب توجہ (visuospatial selective attention) کے جواب میں فریکوئنسی پاور کے برسٹس کا پتہ لگایا گیا ہے۔ مجوزہ نئے دماغی مرحلے کی ڈی کوڈنگ کی موجودگی کو غیر فعال یا پیدا شدہ اعصابی ارتعاشات کی وقتی و مکانی حرکیات (spatiotemporal dynamics) کی تشریح کے لیے ایک قابل عمل میٹرک کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔

مکمل تحقیقی مضمون پڑھیں