Resumen

Incluso con las tecnologías emergentes, como los sistemas de interfaz cerebro-ordenador (BCI), entender cómo funciona nuestro cerebro es un reto muy difícil. Por eso proponemos utilizar una técnica de minería de datos para ayudarnos en esta tarea. Como caso de estudio, analizamos el comportamiento del cerebro de personas ciegas y videntes en una actividad espacial. Existe la creencia común de que los ciegos compensan su falta de visión utilizando los otros sentidos. Si se da un objeto a personas videntes y les pedimos que lo identifiquen, probablemente el sentido de la visión será el más determinante. Si se repite el mismo experimento con personas ciegas, éstas tendrán que utilizar otros sentidos para identificar el objeto. En este trabajo, proponemos una metodología que utiliza árboles de decisión (DT) para investigar la diferencia de cómo reaccionan los cerebros de las personas ciegas y de las personas con visión ante un problema espacial. Elegimos el algoritmo DT porque puede descubrir patrones en la señal cerebral, y su presentación es interpretable por los humanos. Nuestros resultados muestran que el uso de DT para analizar las señales cerebrales puede ayudarnos a entender el comportamiento del cerebro.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:personas ciegas, cerebro, señal cerebral, falta de visión, técnicas de extracción de datos, sentido de la visión, objeto, caso de estudio, interfaz informática, personas
• Keywords:blind people, brain, brain signal, lack of vision, data mining techniques, sense of vision, object, case of study, computer interface, people