Mejorar la capacidad de vida independiente de las personas que han sufrido lesiones medulares (LME) es esencial para su calidad de vida. Las interfaces cerebro-ordenador (BCI) ofrecen soluciones prometedoras para las personas con LME de alto nivel. Este artículo propone una novedosa y práctica arquitectura BCI híbrida basada en P300 de estímulo sobre dispositivo (SoD) para aplicaciones de redes inalámbricas. En lugar de una arquitectura de estímulo en panel (SoP), la arquitectura SoD propuesta proporciona un esquema de control intuitivo. Sin embargo, debido a que los reconocimientos P300 dependen de la sincronización entre los estímulos y los potenciales de respuesta, la variación de la latencia entre los estímulos objetivo y los P300 elicitados es una preocupación cuando se aplica una BCI basada en P300 a aplicaciones inalámbricas. Además, la variación dependiente del sujeto de la P300 obtenida afecta al rendimiento de la ICB. Por lo tanto, en este trabajo se propuso un modelo adaptativo que determina un intervalo apropiado para la extracción de características P300. Por lo tanto, en este trabajo se empleó el sistema de lógica difusa de tipo 2 basado en una colonia de abejas artificial (ABC) para tratar la variación de la latencia entre los estímulos objetivo y el P300 elicitado, de modo que el enfoque propuesto de SoD basado en el P300 fuera factible. Además, los estímulos objetivo y no objetivo fueron identificados en términos de un clasificador de máquina de vectores de apoyo (SVM). Los resultados experimentales mostraron que, en cinco sujetos, el rendimiento de la clasificación y la tasa de transferencia de información mejoraron tras las calibraciones (86,00
nd 24,2 bits/ min antes de las calibraciones; 90,25
nd 27,9 bits/ min después de las calibraciones).
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