Jove
Visualize
Contáctanos
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Videos de Conceptos Relacionados

Imaging Studies for Cardiovascular System IV: CMRI01:21

Imaging Studies for Cardiovascular System IV: CMRI

542
Cardiovascular magnetic resonance imaging, or CMRI, is a non-invasive diagnostic test that employs a magnetic field and radiofrequency waves to create precise images of the heart and arteries. It provides comprehensive information about cardiac anatomy, function, perfusion, and tissue characterization without ionizing radiation.IndicationsCMRI diagnoses various heart conditions, including tissue damage from heart attacks, ischemic heart disease, myocarditis, aortic issues (tears, aneurysms,...
542

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

An online brain-computer interface for detecting incongruity in augmented reality applications.

Journal of neural engineering·2026
Same author

Turning motor intentions into words: an MRCP-based BCI speller for motor-impaired users enhanced by task-specific calibration.

Journal of neural engineering·2026
Same author

Opposing cortical forces: Alpha slowing and sensorimotor mu acceleration during motor-related BCI training.

PLoS computational biology·2026
Same author

VRSPi: towards a neuroadaptive VR exposure therapy system for spider phobia.

Frontiers in human neuroscience·2026
Same author

Source localization of simulated neural signals in a cervical spinal cord model.

Journal of neural engineering·2026
Same author

EEG-to-gait decoding via phase-aware representation learning.

Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society·2026
Same journal

Effects of task-driven head orientations on gait and balance during walking in virtual reality.

IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society·2026
Same journal

Wearable sensor-based Mild Cognitive Impairment Identification: A Multi-Domain Gait Analysis Approach with Association Rule Mining.

IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society·2026
Same journal

Semi-implantable Micro-cooler for Dorsal Root Ganglion Enables Targeted, Sustained, and Cumulative Pain Relief.

IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society·2026
Same journal

Auditory Cue Integration for a Power-Assisted Gait Training System Based on Neurodevelopmental Treatment Principles.

IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society·2026
Same journal

Quantifying the dynamics that link leg tendon vibration to induced periodic postural oscillations in young subjects Differential effects of light touch on the induced sway.

IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society·2026
Same journal

Adaptive Biarticular Exosuit Assistance for Faster and More Efficient Walking.

IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society·2026
Ver todos los artículos relacionados

Video Experimental Relacionado

Updated: May 5, 2026

Assessment and Communication for People with Disorders of Consciousness
07:37

Assessment and Communication for People with Disorders of Consciousness

Published on: August 1, 2017

9.6K

Una BCI no invasiva basada en MRCP para comunicación en línea

Markus R Crell, Kyriaki Kostoglou, Patrick Suwandjieff

    IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
    |February 20, 2026
    PubMed
    Resumen
    Este resumen es generado por máquina.

    Este estudio presenta una interfaz cerebro-computadora (BCI) que utiliza electroencefalografía (EEG) para detectar intenciones de movimiento para la comunicación. El sistema permite a los usuarios con discapacidades motoras controlar aplicaciones de escritura de manera efectiva.

    Palabras clave:
    interfaz cerebro-computadorapotenciales corticales relacionados con el movimientoelectroencefalografíacomunicacióndiscapacidad motora

    Más Videos Relacionados

    Author Spotlight: Using Motor Imagery Brain-Computer Interface to Improve Motor and Cognitive Function in Stroke Patients
    09:42

    Author Spotlight: Using Motor Imagery Brain-Computer Interface to Improve Motor and Cognitive Function in Stroke Patients

    Published on: September 1, 2023

    2.2K
    Brain-Computer Interface-controlled Upper Limb Robotic System for Enhancing Daily Activities in Stroke Patients
    06:11

    Brain-Computer Interface-controlled Upper Limb Robotic System for Enhancing Daily Activities in Stroke Patients

    Published on: April 18, 2025

    1.8K

    Videos de Experimentos Relacionados

    Last Updated: May 5, 2026

    Assessment and Communication for People with Disorders of Consciousness
    07:37

    Assessment and Communication for People with Disorders of Consciousness

    Published on: August 1, 2017

    9.6K
    Author Spotlight: Using Motor Imagery Brain-Computer Interface to Improve Motor and Cognitive Function in Stroke Patients
    09:42

    Author Spotlight: Using Motor Imagery Brain-Computer Interface to Improve Motor and Cognitive Function in Stroke Patients

    Published on: September 1, 2023

    2.2K
    Brain-Computer Interface-controlled Upper Limb Robotic System for Enhancing Daily Activities in Stroke Patients
    06:11

    Brain-Computer Interface-controlled Upper Limb Robotic System for Enhancing Daily Activities in Stroke Patients

    Published on: April 18, 2025

    1.8K

    Área de la Ciencia:

    • Neurociencia
    • Ingeniería Biomédica
    • Tecnología de Rehabilitación

    Sus antecedentes:

    • Las personas con discapacidades motoras graves a menudo carecen de métodos de comunicación fiables.
    • Las interfaces cerebro-computadora (BCI) ofrecen una vía prometedora para restaurar las capacidades de comunicación.
    • Las BCI existentes pueden requerir una calibración extensa o señales externas, lo que limita el uso intuitivo.

    Objetivo del estudio:

    • Desarrollar y evaluar un novedoso sistema BCI para la detección asíncrona de la intención de movimiento a partir de señales de EEG.
    • Crear un marco independiente de la tarea para controlar aplicaciones de escritura, emulando una pulsación de botón.
    • Evaluar el rendimiento del sistema para permitir la comunicación a personas con discapacidades motoras.

    Principales métodos:

    • Se desarrolló un sistema BCI para detectar potenciales corticales relacionados con el movimiento (MRCP) a partir de datos de EEG.
    • El sistema detecta de forma asíncrona movimientos auto-iniciados sin señales externas.
    • Se controló una interfaz de escritura que utiliza escáneres de fila-columna (3x3 y 5x5) mediante la BCI para escribir palabras de cinco letras.

    Principales resultados:

    • El clasificador basado en MRCP demostró un rendimiento de detección consistente en diferentes configuraciones de interfaz.
    • Los participantes lograron una tasa de verdaderos positivos (TPR) promedio del 54,4% y seleccionaron correctamente el 60,9% de los caracteres objetivo.
    • Se deletreó una palabra de cinco letras con éxito en el 41,7% de los intentos, con bajas tasas de falsos positivos.

    Conclusiones:

    • El sistema BCI desarrollado muestra potencial como ayuda de comunicación no invasiva para personas con discapacidades motoras.
    • El enfoque basado en MRCP y independiente de la tarea ofrece un control robusto y adaptable para diversas aplicaciones.
    • Esta investigación sienta las bases para futuras BCI de uso doméstico con control voluntario intuitivo y calibración mínima.