Blueprint técnico — Del EEG segmentado al “Escáner Cerebral Total”
Fase 1 – Captura y segmentación (EEG)
EEG de alta densidad (≥128 electrodos).
Sesiones controladas con estímulos visuales simples.
Preprocesado: filtrado de ruido, eliminación de artefactos (EOG, EMG), segmentación por evento.
IA de decodificación (CNN/Transformers) → Representación latente → Generador de imágenes (Stable Diffusion u otro).
Fase 2 – Multimodalidad ligera (EEG + fNIRS)
Añadir fNIRS para medir cambios hemodinámicos corticales.
Fusión EEG+fNIRS para mejorar localización espacial.
Proyección 3D sobre plantilla MNI.
Fase 3 – Anatomía personalizada (MRI + DTI)
Escaneo estructural MRI (resonancia magnética) y DTI (tensor de difusión) para mapa anatómico y conectoma individual.
Registro y alineación con datos funcionales.
Fase 4 – Escaneo funcional avanzado (MEG/fMRI)
Sesiones con MEG y fMRI como “ground truth” para IA.
Entrenamiento de modelos predictivos para inferir actividad profunda a partir de señales superficiales.
Validación y simulación comparando predicción vs medición directa.
Fase 5 – Gemelo digital y almacenamiento
Captura en múltiples contextos: vigilia, sueño, imaginación, diálogo interno.
Compresión y eliminación de redundancias con autoencoders.
Creación de gemelo digital funcional cifrado y replicado en servidores distribuidos.
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Dos vertientes hacia la clonación cerebral digital
Objetivo general: Obtener una representación digital precisa del cerebro humano, capaz de capturar y reproducir con fidelidad:
Sueño (fase onírica y patrones de sueño profundo).
Diálogo interno (pensamiento verbal no expresado).
Imaginación (visual y multisensorial).
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1) Opción híbrida: casco + interacción guiada por IA
El usuario utiliza el casco durante un periodo inicial de entrenamiento, registrando datos de EEG y fNIRS.
La IA de cotejo analiza la información, detecta lagunas y formula preguntas personalizadas para confirmar o precisar:
Si ciertos patrones corresponden a imágenes, sonidos o sensaciones específicas.
El contenido emocional asociado a una señal.
Partes faltantes de un sueño o pensamiento imaginado.
Esto limpia y afina los datos y crea una estructura cerebral personalizada con alta precisión para sueño, diálogo interno e imaginación.
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2) Opción autónoma: registro continuo y autoentrenamiento
El casco se usa por largos periodos sin intervención del usuario.
La IA interpreta automáticamente las señales y las clasifica en sueño, diálogo interno e imaginación, usando modelos previamente entrenados.
Mayor volumen de datos, pero con más ruido.
Menor precisión inicial, que mejora con el tiempo.
Ideal para capturar patrones raros o de larga aparición.
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Comparativa general
| Característica | Opción híbrida | Opción autónoma |
| Velocidad de personalización | Alta | Media |
| Precisión inicial | Muy alta | Media |
| Carga de uso | Sesiones + interacción IA | Uso continuo |
| Volumen de datos | Moderado y filtrado | Masivo, con más ruido |
| Aplicación final | Modelos ultra-personalizados | Modelos generalistas que mejoran con el tiempo |
