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diseño y evaluación de la implementación de una CNN para la clasificación de imágenes mentales en interfaces cerebro-computadora basada en CPU, GPU y FPGA

Autores: Pacini, Federico; Pacini, Tommaso; Lai, Giuseppe; Zocco, Alessandro Michele; Fanucci, Luca

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

diseño y evaluación de la implementación de una CNN para la clasificación de imágenes mentales en interfaces cerebro-computadora basada en CPU, GPU y FPGA


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Interfaces cerebro-computadora
Sistemas basados en EEG
Paradigma de imaginación motora
Computación en el borde
CNN
Basado en FPGA.

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 41

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las interfaces cerebro-computadora (BCIs) han ganado popularidad en los últimos años. Entre las BCIs no invasivas, los sistemas basados en EEG destacan como el enfoque principal, utilizando el paradigma de la imaginación motora (MI) para discernir las intenciones de movimiento. Inicialmente, las BCIs se centraban predominantemente en sistemas no integrados. Sin embargo, ahora hay un impulso creciente hacia el traslado de la computación al borde, ofreciendo ventajas como una mayor privacidad, ancho de banda de transmisión reducido y capacidad de respuesta en tiempo real. A pesar de esta tendencia, lograr el objetivo deseado sigue siendo un trabajo en progreso.

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