Clasificación bayesiana con proceso Gaussiano Split-and-merge para BCI
Descubre cómo el nuevo modelo bayesiano P-SMGP mejora la clasificación de señales EEG en BCI, reduciendo costos computacionales y ofreciendo interpretabilidad.
#interfaces cerebro-computadora
Marco metodológico para controlar el equilibrio velocidad-precisión en BCIs
Controla el equilibrio velocidad-precisión en BCIs con un nuevo marco metodológico paramétrico. Optimiza el rendimiento según la aplicación.
MindDiffuser: guía semántica y estructural para reconstruir imágenes cerebrales
MindDiffuser reconstruye imágenes desde actividad cerebral con guía semántica y estructural. Mejora precisión en interfaces cerebro-computadora.
Transformador Morlet para decodificar emociones EEG entre sujetos
El Morlet Spectral Transformer (MST) decodifica emociones EEG sin preentrenamiento, superando modelos masivos en precisión e interpretabilidad.
EvoBrain: Aprendizaje Continuo de Modelos Fundacionales EEG en BCI Heterogéneos
Descubre cómo EvoBrain supera el olvido catastrófico en EEG con aprendizaje continuo para unificar decodificación cerebral en BCIs heterogéneas.
MindVoice: Reconstrucción de habla inteligible desde señales neurales no invasivas
MindVoice transforma señales cerebrales en habla inteligible usando IA. Un avance en interfaces cerebro-computadora no invasivas.