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La interfaz cerebro-computadora (BCI) es una tecnología que permite a un usuario comunicarse con dispositivos externos mediante la detección de la actividad cerebral. Como una técnica no invasiva prometedora, la espectroscopía de infrarrojo cercano funcional (fNIRS, por sus siglas en inglés) ha ganado recientemente una atención creciente en estudios de BCI. Sin embargo, en la práctica, las mediciones de fNIRS pueden verse afectadas por interferencias fisiológicas significativas, como las provenientes de la contracción cardíaca, la respiración y las fluctuaciones de la presión sanguínea, lo que limita severamente la utilidad del método. Aquí, aplicamos el método fNIRS multidistancia, con pares de optodos de corta y larga distancia, y proponemos la combinación del análisis de componentes independientes (ICA) y mínimos cuadrados (LS) con las grabaciones de fNIRS para reducir la interferencia. La medición de fNIRS de corta distancia se trata como el canal virtual y la medición de fNIRS de larga distancia se trata como el canal de medición. Se utiliza mínimos cuadrados para optimizar el valor de reconstrucción de la señal de actividad cerebral. Se implementaron simulaciones de Monte Carlo de la propagación de fotones a través de un modelo de lámina de cinco capas de la cabeza de un adulto humano para evaluar nuestra metodología. Los resultados demuestran que el método ICA puede separar la señal cerebral y la interferencia; la posterior aplicación de mínimos cuadrados puede recuperar significativamente las señales hemodinámicas contaminadas por interferencia fisiológica de los datos de actividad cerebral provocados por fNIRS.
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