* Interfaces de computadoras cerebrales (BCIS): Estos son sistemas que traducen la actividad cerebral en comandos para dispositivos externos. El uso varía drásticamente dependiendo del BCI y su propósito previsto. Algunos BCI pueden requerir cirugía invasiva para implantar electrodos, mientras que otros usan métodos no invasivos como las tapas de EEG. El uso podría variar desde controlar una extremidad protésica hasta escribir en una pantalla con sus pensamientos. No lo usa * de la misma manera que usa un procesador de textos; Requiere capacitación especializada y, a menudo, un equipo de profesionales.
* Software de neuroimagen: Este software procesa y analiza los datos de técnicas de neuroimagen como los escaneos de fMRI, EEG, MEG y PET. Los investigadores y médicos usan este software para visualizar la actividad cerebral, identificar anomalías y realizar análisis estadísticos para comprender la función y la enfermedad del cerebro. El uso implica importar datos sin procesar, realizar pasos de preprocesamiento (reducción de ruido, corrección de artefactos), aplicar técnicas analíticas e interpretar los resultados. Los ejemplos incluyen SPM, FSL y EEGLAB.
* Software de simulación de neurociencia: Este software simula redes neuronales y procesos cerebrales. Los investigadores usan esto para probar hipótesis, construir modelos de función cerebral y explorar los efectos de diferentes parámetros. El uso implica diseñar y construir modelos, ejecutar simulaciones y analizar las salidas. Los ejemplos incluyen neurona y nido.
* Software de evaluación neuropsicológica: Estos programas administran y obtienen pruebas neuropsicológicas utilizadas para evaluar las habilidades cognitivas. Los médicos los usan para diagnosticar y monitorear las afecciones neurológicas. El uso implica administrar las pruebas a los pacientes, interpretar los resultados y generar informes.
* Marcos de aprendizaje profundo para la neurociencia: Se pueden usar marcos como TensorFlow y Pytorch para construir y entrenar redes neuronales que modelen aspectos del cerebro. Los investigadores los usan para desarrollar y probar modelos computacionales de procesos neuronales. El uso implica la programación en Python (u otros lenguajes compatibles), definiendo la arquitectura de la red neuronal, capacitar al modelo en datos y evaluar su rendimiento.
En resumen: Para comprender cómo usar "Neuro Software", primero debe especificar el tipo de software. Cada tipo tiene su propio flujo de trabajo único, que requiere habilidades y conocimientos específicos. Algunos requieren una amplia capacitación y experiencia, mientras que otros pueden ser más fáciles de usar, dependiendo de su propósito y complejidad.