Clasificación del estado del usuario basada en la conectividad cerebral funcional utilizando una red neuronal convolucional
Autores: Park, Seung-Min; Yeom, Hong-Gi; Sim, Kwee-Bo
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Clasificación del estado del usuario basada en la conectividad cerebral funcional utilizando una red neuronal convolucional
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Interfaz cerebro-computadora
Principios
Ritmos sensoriomotores
P300
Potenciales evocados visuales de estado estable
Ajuste direccional
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
La interfaz cerebro-computadora (BCI) es una tecnología prometedora en la que un usuario controla un robot o computadora mediante el pensamiento sin necesidad de moverse. Hay varios principios subyacentes para implementar BCI, como los ritmos sensoriomotores, el P300, los potenciales evocados visuales de estado estable y la sintonización direccional. Generalmente, se aplican diferentes principios a BCI dependiendo de la aplicación, ya que las fortalezas y debilidades varían según cada método de BCI. Por lo tanto, BCI debería poder predecir el estado de un usuario para aplicar los principios adecuados al sistema.
Descripción
La interfaz cerebro-computadora (BCI) es una tecnología prometedora en la que un usuario controla un robot o computadora mediante el pensamiento sin necesidad de moverse. Hay varios principios subyacentes para implementar BCI, como los ritmos sensoriomotores, el P300, los potenciales evocados visuales de estado estable y la sintonización direccional. Generalmente, se aplican diferentes principios a BCI dependiendo de la aplicación, ya que las fortalezas y debilidades varían según cada método de BCI. Por lo tanto, BCI debería poder predecir el estado de un usuario para aplicar los principios adecuados al sistema.