Resumen

Los sistemas convencionales de interfaz cerebro-ordenador (BCI) se han enfrentado a dos retos fundamentales: la falta de un alto rendimiento de detección y el problema de los mandos de control. Por ello, los investigadores han propuesto una interfaz cerebro-ordenador híbrida (hBCI) para hacer frente a estos retos. Este artículo analiza principalmente los avances en la investigación de la hBCI y revisa tres tipos de hBCI, a saber, la hBCI basada en modelos cerebrales múltiples, la hBCI multisensorial y la hBCI basada en señales multimodales. Mediante el análisis de los principios generales, los diseños de paradigmas, los resultados experimentales, las ventajas y las aplicaciones del último sistema hBCI, descubrimos que el uso de la tecnología hBCI puede mejorar el rendimiento de la detección de la BCI y lograr un control multigrado/multifuncional, que es significativamente superior a las BCI monomodales.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmo genético Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithm Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:interfaz de ordenador, progreso de hbci, alto rendimiento de detección, problema de mando de control, tipo de hbci, modelo de cerebro múltiple, último sistema hbci, rendimiento de bci, cerebro híbrido, hbci multisensorial
• Keywords:computer interface, progress of hbci, high detection performance, control command problem, type of hbci, multiple brain model, latest hbci system, performance of bci, hybrid brain, multisensory hbci