Resumen

Los investigadores en neurociencia computacional experimentan dificultades cuando intentan llevar a cabo un neuroanálisis en la práctica o cuando necesitan diseñar una interfaz cerebro-ordenador (BCI) explicable con una configuración rápida y una fase de entrenamiento mínima. Se necesitan técnicas de inteligencia computacional interpretables y una nueva decodificación de estados cerebrales para una interpretación más comprensible del procesamiento cerebral sensorial, cognitivo y motor. Proponemos un sistema de software difuso de propósito general para desarrollar un sistema EEG BCI personalizado. Se basa en las ráfagas de la sincronización/desincronización de la potencia de la frecuencia del EEG en curso a nivel del cuero cabelludo y admite la configuración rápida de la BCI mediante características lingüísticas, la construcción de membresía difusa ad hoc, las reglas explicables IF-THEN y el concepto del Internet de las cosas (IoT), que hace que el sistema BCI sea independiente del dispositivo y del servicio. Tiene un potencial para el diseño de BCIs tanto pasivos como relacionados con eventos, con opciones de representación visual a nivel del cuero cabelludo-fuente en respuesta al tiempo. La viabilidad del sistema propuesto se ha demostrado mediante experimentos reales y se han detectado ráfagas de potencia de frecuencia β y γ en tiempo real en respuesta a la atención selectiva visoespacial evocada. La presencia de la nueva decodificación del estado cerebral propuesta puede utilizarse como una métrica factible para la interpretación de la dinámica espacio-temporal de las oscilaciones neuronales pasivas o evocadas.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:nuevo estado del cerebro, dificultad de la experiencia informática, dispositivo del sistema bci, construcción de la membresía difusa, sincronización de la potencia de la frecuencia, fase mínima de entrenamiento, procesamiento del cerebro motor, cáscara del sistema de software, potencia de la frecuencia del eeg, eeg bci personalizado
• Keywords:new brain state, computing experience difficulty, bci system device, fuzzy membership construction, frequency power synchronization, minimal training phase, motor brain processing, software system shell, eeg frequency power, custom eeg bci