a língua é um órgão esteticamente útil localizado na cavidade oral. Ele pode se mover de maneiras complexas com muito pouca fadiga. Muitos estudos sobre Tecnologias Assistivas operadas pela língua são chamados de interface de computador língua-humano ou interface língua-máquina (TMI) para indivíduos paralisados. No entanto, muitos deles são sistemas intrusivos que consistem em hardware, como sensores e traçador magnético colocado na boca e na língua. Portanto, essas abordagens podem ser irritantes, esteticamente desagradáveis e anti-higiênicas. Neste estudo, objetivou-se desenvolver uma interface língua-máquina natural e confiável usando potenciais exclusivamente glossocinéticos por meio da investigação do sucesso de algoritmos de aprendizado de máquina para controle ou comunicação em língua 1-D em Tecnologias Assistivas. As respostas potenciais glossocinéticas são geradas tocando as paredes bucais com a ponta da língua. Neste estudo, participaram oito indivíduos saudáveis ingênuos do sexo masculino e dois do sexo feminino, com idades entre 22 e 34 anos. Análise discriminante Linear, máquina vetorial de suporte e o vizinho k Mais Próximo foram usados como algoritmos de aprendizado de máquina. Em seguida, a maior taxa de sucesso foi alcançada com uma precisão de 99% para o melhor participante da máquina vetorial de suporte. Este estudo pode servir pessoas com deficiência para controlar dispositivos assistivos de maneira natural, discreta, rápida e confiável. Além disso, espera-se que o TMI baseado em GKP possa ser um canal alternativo de controle e comunicação para interfaces cérebro-computador baseadas em Eletroencefalografia tradicional (EEG) que têm inadequações significativas decorrentes dos sinais EEG.

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