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En aplicaciones de interfaz cerebro-ordenador (BCI) como la rehabilitación de pacientes con ictus o lesiones medulares, uno de los temas de investigación destacados es la detección de movimientos musculares a partir del electroencefalograma (EEG). Para potenciar los órganos protésicos es necesario establecer una fuerte relación entre los movimientos predeterminados y la retroalimentación de la BCI, por lo que se requiere una técnica robusta de detección de intenciones motoras. El rendimiento y la eficacia de los músculos protésicos dependen en gran medida de las técnicas que se utilicen para…mehr

Produktbeschreibung
En aplicaciones de interfaz cerebro-ordenador (BCI) como la rehabilitación de pacientes con ictus o lesiones medulares, uno de los temas de investigación destacados es la detección de movimientos musculares a partir del electroencefalograma (EEG). Para potenciar los órganos protésicos es necesario establecer una fuerte relación entre los movimientos predeterminados y la retroalimentación de la BCI, por lo que se requiere una técnica robusta de detección de intenciones motoras. El rendimiento y la eficacia de los músculos protésicos dependen en gran medida de las técnicas que se utilicen para detectar el movimiento intencionado a partir del EEG. La máxima eficiencia para aplicaciones BCI puede lograrse utilizando técnicas de detección con latencia limitada y alta precisión. En este estudio se propone una técnica robusta de detección de movimiento que utiliza potenciales corticales relacionados con el movimiento (MRCP) con una precisión mejorada. El MRCP se extrae del EEG del cuero cabelludo multicanal y es un potencial negativo cerebral lento que existe en el EEG unos 2 s antes de la ejecución y la imaginación de las acciones intencionadas señaladas y autodirigidas. El movimiento muscular puede detectarse mediante el segmento negativo más temprano del MRCP.
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Autorenporträt
Kamran A. Bhatti erwarb 2000 bzw. 2004 die Abschlüsse M.Sc. und MPhil der Quaid-e-Azam University, Islamabad, Pakistan.