Resumen

La tecnología de interfaz cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés) representa un campo de investigación y aplicaciones en rápido crecimiento para personas discapacitadas y sanas, que es una vía de comunicación directa para traducir la información neural en un comando activo. Debido a la estructura complicada del casco, las bajas precisión, los largos períodos de entrenamiento y los ruidos no estacionarios, la BCI todavía tiene muchos desafíos que deben abordarse para facilitar aún más el uso de la tecnología BCI en la vida diaria. En este estudio, se propone un sistema BCI híbrido sincronizado simplificado para el control de múltiples comandos mediante las señales de electroencefalografía (EEG) en la corteza motora. Este sistema puede detectar la tarea única de imaginación motora (MI), la tarea única de potencial evocado visual en estado estable (SSVEP) y las tareas híbridas MI+SSVEP simultáneamente (un total de diez tareas mentales) a través

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Interfaz cerebro-computadora; Tecnología BCI; Señales EEG; Corteza motora; Sistema híbrido; Precisión de clasificación
• Keywords:Brain-computer interface; BCI technology; EEG signals; Motor cortex; Hybrid system; Classification accuracy