Diseño y desarrollo de un sistema de reconocimiento de comandos basado en el uso de BCI para personas con disfuncionalidad motora y del habla

Este Trabajo Fin de Grado consiste en el diseño y desarrollo de un sistema de reconocimiento de comandos usando una interfaz cerebro-máquina (BCI) como dispositivo físico para leer las ondas cerebrales de una persona. Para ello, se han diseñado dos algoritmos que permiten detectar el movimiento de ojos de un sujeto a partir de las señales cerebrales que lee el BCI. Se han elegido tres clases distintas de movimientos oculares para clasificar, éstas son un movimiento de ojos hacía la izquierda, un movimiento de ojos hacia la derecha y un movimiento de ojos en dirección vertical (arriba o abajo). Para poder clasificar estos tres movimientos se han escogido dos técnicas diferentes. La primera de ellas se basa en un método no paramétrico haciendo uso de umbrales para tomar una decisión, mientras que la segunda técnica consiste en el empleo de una red neuronal artificial para clasificar la dirección, incluyendo también un umbral para tomar una decisión de clasificación. Para lograr diseñar y desarrollar estos algoritmos, se explican los pasos que se han seguido para cada uno de ellos, así como las herramientas informáticas que se han utilizado para su creación. También se detalla el proceso llevado a cabo para la captura de las ondas cerebrales y así poder crear una base de datos a partir de la cual se calcula el número de veces que los algoritmos fallan o aciertan en su clasificación de direcciones. Por último, se muestran una serie de tablas que contiene el porcentaje de aciertos y fallos para los dos algoritmos desarrollados y para cada uno de los sujetos, incluyéndose también dos tablas comparativas entre ambos algoritmos para poder disponer de una visión global de cada uno de ellos.This project consists of the design and development of a system designed to recognize commands using a brain computer interface, which is a device able to read the brain waves of a person. To achieve this goal, two algorithms have been designed in order to detect the eye movements of different individuals by using the brain waves the brain computer interface can read. Three different types have been used for eye movement classification. These are eye movement to the right, eye movement to the left and eye movement in a vertical direction (up or down). In order to classify these movements two techniques have been used. The first one uses a non parametric method using a threshold to make a decision, while the second technique consists in using an Artificial Neural Network to classify the directions, in addition to using a threshold to make a classification decision. The main steps which are needed to design and develop these algorithms are explained for both cases, and also the software tools that are used to create them. The process carried out to capture the brain waves is also explained in this project, as well as the process used to create the database, which will later be used to calculate the percentages of successes and failures of both algorithms. Finally, a series of tables are shown, all of which contain the percentages of successes and failures of both the algorithms designed and of each one of the subjects, together with two extra tables which are used to make a comparison between both systems, therefore making it easier to have a global vision of both