Presentamos una metodología para un sistema híbrido de interfaz cerebro-ordenador (BCI), con el reconocimiento de imágenes motoras (MI) basado en señales EEG y EOG de parpadeo. Probamos el sistema BCI en un Tetris 3D y en un entorno de juego 2D análogo. Para mejorar la capacidad de control de la BCI del jugador, el estudio se centró en la extracción de características del EEG y en la estrategia de control que apoya el funcionamiento del sistema Game-BCI. Comparamos las diferencias numéricas entre las características espaciales extraídas con el patrón espacial común (CSP) y la extracción de multifeature propuesta. Para demostrar la eficacia del entorno de juego 3D en la mejora de la capacidad de producción de desincronización relacionada con eventos (ERD) y de sincronización relacionada con eventos (ERS) del jugador, establecimos el Juego de Pantalla 2D como experimento de comparación. De acuerdo con una serie de resultados estadísticos, el grupo que realizó la IM en el entorno del Tetris 3D mostró mejoras más significativas en la generación de la ERD/ERS asociada a la IM. Los resultados del análisis de las puntuaciones del juego indicaron que las puntuaciones de los jugadores presentaban una tendencia ascendente evidente en el entorno del Tetris 3D, pero no mostraban una tendencia descendente evidente en el juego en pantalla 2D. Esto sugirió que el entorno inmersivo y rico en controles para el IM mejoraría las imágenes mentales asociadas y mejoraría las habilidades BCI basadas en el IM.
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