Escribiendo mediante las ondas cerebrales: desarrollo y evaluación de paradigmas utilizando OpenViBE

Abstract

El electroencefalograma (EEG) fue desarrollado por Hans Berger en 1929 y, a partir de ello, se comenzaron a investigar las ondas cerebrales como método diagnóstico de enfermedades como la epilepsia o el trastorno del sueño. Desde su invención, se especuló que el EEG podría utilizarse para desarrollar un sistema de comunicación entre el cerebro y el medio sin que intervinieran los intermediarios normales (nervios y músculos periféricos). A este sistema se le llamó Brain Computer Interface (BCI) y fue iniciado por el Dr. Jacques Vidal en 1977. Su función principal es monitorizar la actividad cerebral y traducir determinadas características, correspondientes a las intenciones del usuario, en comandos de un dispositivo. El objetivo de este Trabajo Fin de Grado es diseñar, desarrollar y evaluar un conjunto de aplicaciones enfocadas a la selección de caracteres con las ondas cerebrales del usuario utilizando la plataforma OpenViBE. Este estudio está enfocado a un uso futuro por parte de personas con grave discapacidad. Inicialmente, se realiza un estudio sobre los sistemas BCI, los métodos de registro de la actividad cerebral, las señales de control utilizadas por estos sistemas, el procesado de la señal y diferentes paradigmas odd-ball. A continuación, se profundiza en el análisis de la señal y los potenciales evocados P300, señal de control utilizada en las aplicaciones a desarrollar. En este análisis, se describen los artefactos más comunes que degradan la señal y los distintos métodos de extracción y traducción de características. Entre los métodos de extracción destacan el análisis temporal, frecuencial y espacial; y con respecto a los métodos de traducción de características se emplean tanto los lineales como los no lineales. A continuación, se muestra el diseño y el desarrollo de las aplicaciones BCI utilizadas para escribir mediante las ondas cerebrales. Estas aplicaciones utilizan los potenciales evocados P300 como señal de control gracias al paradigma odd-ball. Los paradigmas odd-ball presentan un estímulo deseado de forma infrecuente entre estímulos frecuentes, que generan un potencial P300 cada vez que se percibe el estímulo deseado, seleccionando un comando de la aplicación. Para finalizar, se realiza una comparativa entre 4 paradigmas, el paradigma Row-Column (RCP), el paradigma Checkerboard (CBP), el paradigma Honeycomb-Shaped Red-Dots (HSRD) y el paradigma unificado Honeycomb-Shaped Red-Dots – Checkerboard (HSRDCBP); para buscar cuál de ellos es el más adecuado. Las aplicaciones se evaluaron por parte de cinco sujetos sanos en cuatro sesiones consecutivas utilizando la plataforma OpenViBE. A partir de la evaluación se puede concluir que el HSRDCBP es el paradigma desarrollado con mejores resultados, con un 100% de precisión. El paradigma tradicional obtiene casi un 93% de precisión, superado por el paradigma HSRD con un 98%. El paradigma CBP solamente obtiene un 85% de precisión.