Procesado de señales EEG para un interfaz cerebro-máquina (BCI)

En la actualidad, muchos bio-ingenieros están centrados en la comprensión de las propiedades eléctricas del cerebro humano. De hecho, en los últimos años se han sucedido las noticias acerca de interfaces cerebro máquina que permitan manejar ordenadores con la mente, tanto en el campo biomédico como en el militar. Dentro de estas propiedades eléctricas podemos encontrar los potenciales evocados P300, señales cerebrales que se presentan ante estímulos visuales inesperados. Estas señales serán el punto de partida de este proyecto fin de carrera, con el que se busca diseñar un decodificador de caracteres. El usuario final al que va dirigido serán aquellas personas que presenten una incapacidad de comunicación con el exterior y que no puedan usar otro tipo de interfaces que requieran voz o capacidades motoras. El sistema empleado es el denominado Visual P300 speller, que permite evocar en el sujeto los potenciales P300 mediante una interfaz gráfica y grabar su electroencefalograma. Dicha interfaz consistirá en una matriz 6x6 de caracteres, que se irá iluminando aleatoriamente por filas o columnas, aunque existen otras alternativas como la iluminación por patrones establecidos, durante un determinado periodo de tiempo, mientras que el sujeto focaliza su atención en una letra. Sin más que ir grabando la actividad cerebral del paciente (EEG) y manteniendo un registro de los estímulos que se le han presentado, seremos capaces de predecir la letra que el usuario quiere transmitir. Para ello se dividirá el registro EEG, en segmentos de tiempo, llamados épocas, con los que, tras aplicar el algoritmo generativo que se va a desarrollar, obtendremos unas plantillas, de eventos objetivos y no objetivos que nos permitirán generar la respuesta cerebral que debería tener el sujeto ante una colección de estímulos, para finalmente usar un decodificador MAP y obtener la letra transmitida. Para ello, se ha empleado una base de datos con 6 sujetos donde cada uno fue sometido a 64 experimentos formados por 72 eventos cada uno. Así, se ha podido demostrar que la tasa de acierto se encuentra cercana al 100%. ____________________________________________________________________________________________________________________Currently, bio-engineers are trying to understand the electrical properties of the human brain. News about BCI control of computers in both the biomedical and the military industries has appeared in the media. Within those electrical properties we find the P300 evoked potentials, which are the response to unexpected visual stimuli. These signals will be the starting point of this final project, which seeks to design a character decoder. The final users will be people who have some kind of communication difficulty and who can´t use interfaces based on voice or movement. The employed system is the Visual P300 speller, which stimulates P300 potential by using a graphical interface and records the subject’s electroencephalogram. This interface will have a 6x6 letter grid, which will be lit randomly by rows or columns during a fixed time, while the subject is focusing his attention on a letter. By recording his EEG and keeping a record of the presented stimulus, we will be able to predict the desired letter. In order to do that, the EEG will be divided into time segments, or epochs, which will be used, once they are processed by our generative model, to obtain two different templates, one for target events and another one for non target events. These templates will allow us to generate the cerebral response to a collection of input stimuli in order to use a MAP decoder to determine the transmitted letter. We have used a database with the records of 6 persons each of whom was subjected to 64 experiments of 72 events each. We were able to demonstrate that it is possible to achieve almost 100% success.Ingeniería de Telecomunicació