基于诱发振荡的时空动态开发可解释脑机接口的模糊壳
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摘要：
神经科学计算的研究人员在实践中进行神经分析时，或在需要设计一个快速设置且最小训练阶段的可解释脑-计算机接口（BCI）时，遇到困难。需要可解释的计算智能技术和新的脑状态解码，以更好地理解感官、认知和运动脑处理。我们提出了一种通用模糊软件系统壳，用于开发自定义脑电图（EEG）BCI系统。该系统依赖于头皮水平上持续的脑电图频率功率同步/去同步的波动，并通过语言特征、特定模糊成员构建、可解释的IF-THEN规则以及物联网（IoT）的概念，支持快速BCI设置，使得BCI系统设备和服务独立。它在设计被动和事件相关的BCI方面具有潜力，并提供时间响应的头皮源级视觉表示选项。通过真实实验已证明该系统的可行性，并且在对诱发的视觉空间选择性注意作出反应时，实时检测到了频率功率的波动。所提出的新脑状态解码的存在可作为解释被动或诱发神经振荡时空动态的可行指标。
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神经科学计算的研究人员在实践中进行神经分析时，或在需要设计一个快速设置且最小训练阶段的可解释脑-计算机接口（BCI）时，遇到困难。需要可解释的计算智能技术和新的脑状态解码，以更好地理解感官、认知和运动脑处理。我们提出了一种通用模糊软件系统壳，用于开发自定义脑电图（EEG）BCI系统。该系统依赖于头皮水平上持续的脑电图频率功率同步/去同步的波动，并通过语言特征、特定模糊成员构建、可解释的IF-THEN规则以及物联网（IoT）的概念，支持快速BCI设置，使得BCI系统设备和服务独立。它在设计被动和事件相关的BCI方面具有潜力，并提供时间响应的头皮源级视觉表示选项。通过真实实验已证明该系统的可行性，并且在对诱发的视觉空间选择性注意作出反应时，实时检测到了频率功率的波动。所提出的新脑状态解码的存在可作为解释被动或诱发神经振荡时空动态的可行指标。
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翻译说明：本网站的非英文版本是为了方便您而使用人工智能进行了翻译。尽管我们努力追求准确性，自动翻译可能包含错误或与原文有所不同的细微差别。有关最准确的信息，请参考本网站的英文版本。
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