https://github.com/jnahuel-developer/red-neuronal-para-bci
Red neuronal recursiva para optimizar la detección de patrones cerebrales con casco BCI
https://github.com/jnahuel-developer/red-neuronal-para-bci
bci csharp neural-network
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Red neuronal recursiva para optimizar la detección de patrones cerebrales con casco BCI
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/jnahuel-developer/red-neuronal-para-bci
- Owner: jnahuel-developer
- Created: 2025-02-10T23:53:57.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-02-11T21:02:43.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-06-30T12:44:39.162Z (12 months ago)
- Topics: bci, csharp, neural-network
- Language: C#
- Homepage:
- Size: 1.18 MB
- Stars: 0
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- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# 🧠 Red Neuronal para BCI - Optimización del Tiempo de Detección
Este proyecto mejora el sistema de detección de respuestas cerebrales basado en el **[Casco-BCI](https://github.com/jnahuel-developer/Casco-BCI)**, incorporando una **red neuronal recursiva** implementada en **C#**.
📌 **Objetivo:** Reducir los tiempos del estudio para la detección de respuestas, mediante el entrenamiento de la red neuronal adaptada a cada paciente.
✅ **Implementación de una red neuronal recursiva en C#.**
✅ **Optimización del tiempo de detección del patrón P300.**
✅ **Mejor integración con el casco OpenBCI.**
✅ **Almacenamiento y entrenamiento con datos personalizados.**
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## 🏗️ Arquitectura del Sistema
El sistema se basa en la estructura del **Casco BCI**, incorporando una red neuronal que optimiza el procesamiento de las señales cerebrales.
🔹 **Casco OpenBCI**
- Captura las señales cerebrales del paciente con 8 canales de alta precisión.
- Transmisión de datos en tiempo real a la aplicación en C#.
🔹 **Aplicación en C# con Red Neuronal**
- Control de estímulos visuales y lectura de sensores.
- Procesamiento en tiempo real con una **red neuronal recursiva**.
- Entrenamiento y adaptación de la red según el paciente.
🔹 **Almacenamiento y Procesamiento**
- **Archivos CSV:** Almacenan las muestras utilizadas en el entrenamiento.
- **Base de datos:** Guarda la configuración del paciente y los resultados obtenidos.
📌 **Mejora clave:**
La red neuronal permite **reducir el tiempo necesario para detectar respuestas**, mejorando la eficiencia del sistema respecto a la versión anterior basada solo en Matlab.
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## 🛠️ Tecnologías Utilizadas
- **Adquisición de Señales:** Casco OpenBCI
- **Lenguaje de Desarrollo:** C#
- **Procesamiento de Datos:** Red Neuronal Recursiva
- **Base de Datos:** MySQL
- **Formato de Almacenamiento:** CSV
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## 📜 Publicación en Congreso
Los resultados obtenidos fueron presentados en el congreso **CONAIISI**, mostrando el diseño de la red neuronal y las mejoras logradas en la detección del patrón P300.
El **paper publicado** puede encontrarse [aqui](https://github.com/jnahuel-developer/Red-neuronal-para-BCI/blob/main/Paper/2019.%20CONAIISI.pdf).
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📩 **Contacto:** [jnahuel.developer@gmail.com](jnahuel.developer@gmail.com)
📩 **Contacto:** [https://www.linkedin.com/in/jnahuel/](https://www.linkedin.com/in/jnahuel/)