La lengua es un órgano estéticamente útil ubicado en la cavidad oral. Puede moverse de formas complejas con muy poca fatiga. Muchos estudios sobre tecnologías de asistencia operadas por la lengua se denominan interfaz de computadora lengua-hombre o interfaz lengua-máquina (TMI, por sus siglas en inglés) para individuos paralizados. Sin embargo, muchos de ellos son sistemas molestos que consisten en hardware como sensores y trazador magnético colocados en la boca y en la lengua. Por lo tanto, estos enfoques podrían ser molestos, estéticamente poco atractivos y antihigiénicos. En este estudio, nuestro objetivo fue desarrollar una interfaz lengua-máquina natural y confiable utilizando únicamente potenciales glosocinéticos a través de la investigación del éxito de los algoritmos de aprendizaje automático para el control o la comunicación basados en la lengua 1D en tecnologías de asistencia. Las respuestas potenciales glosocinéticas se generan al tocar las paredes bucales con la punta de la lengua. En este estudio, participaron ocho sujetos sanos naive y dos mujeres, de 22 a 34 años de edad. El análisis discriminante lineal, la máquina de vectores de soporte y el vecino k más cercano se utilizaron como algoritmos de aprendizaje automático. Luego, la mayor tasa de éxito se logró con una precisión del 99% para el mejor participante en support vector machine. Este estudio puede servir a las personas con discapacidad para controlar los dispositivos de asistencia de manera natural, discreta, rápida y confiable. Además, se espera que el TMI basado en GKP pueda ser un canal de control y comunicación alternativo para las interfaces cerebro-computadora basadas en electroencefalografía tradicional (EEG) que tienen deficiencias significativas surgidas de las señales de EEG.

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