La linguetta è un organo esteticamente utile situato nella cavità orale. Può muoversi in modi complessi con pochissima fatica. Molti studi sulle tecnologie assistive gestite da tongue sono chiamati tongue-human computer interface o tongue-machine interface (TMI) per individui paralizzati. Tuttavia, molti di loro sono sistemi invadenti costituiti da hardware come sensori e tracciante magnetico posto in bocca e sulla lingua. Quindi questi approcci potrebbero essere fastidiosi, esteticamente poco attraenti e poco igienici. In questo studio, abbiamo mirato a sviluppare un’interfaccia lingua-macchina naturale e affidabile utilizzando esclusivamente potenziali glossocinetici attraverso l’indagine del successo degli algoritmi di apprendimento automatico per il controllo 1-D basato sulla lingua o la comunicazione su tecnologie assistive. Le risposte potenziali glossocinetiche sono generate toccando le pareti buccali con la punta della lingua. In questo studio, hanno partecipato otto soggetti sani ingenui maschi e due femmine, di età compresa tra 22 e 34 anni. L’analisi discriminante lineare, la macchina vettoriale di supporto e il vicino più vicino k sono stati utilizzati come algoritmi di apprendimento automatico. Quindi il più grande tasso di successo è stato raggiunto con una precisione del 99% per il miglior partecipante alla macchina vettoriale di supporto. Questo studio può servire alle persone disabili per controllare i dispositivi di assistenza in modo naturale, discreto, veloce e affidabile. Inoltre, si prevede che il TMI basato su GKP potrebbe essere un canale alternativo di controllo e comunicazione per le interfacce cervello-computer basate sull’elettroencefalografia tradizionale (EEG) che presentano carenze significative derivanti dai segnali EEG.

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